在当前的教育领域中,教育资源正在不断丰富,并且伴随着互联网的发展,教育已经由传统的课堂教育转移到线上网络教育,传统的书本文字教育已经扩展到视频、音频等多种多样的教育形式。当前的教育资源可以说是处于膨胀化发展的阶段,导致当前接收教育的对象往往面临着信息过载的困扰,如何从纷繁复杂的教育资源中获取到有用的资源已经成为摆在众多用户面前的一个问题。针对当前教育领域中用户所面临的信息过载问题,本文采用个性化推荐技术这一手段来解决当前中职教育领域中的个性化教育资源推荐问题。个性化推荐技术作为一种在互联网时代应用广泛的技术,其产生与发展都离不开网络信息技术的飞速发展,特别是当前大数据技术的蓬勃发展,通过大数据技术的辅助可以实现在个性化推荐技术中的原始数据获取、清洗、存储以及分析等。而Spark、Hbase、ElasticSearch等大数据分析处理工具的产生为个性化推荐技术的发展带来了极大的便利。在本文中也正是利用了当前主流的大数据分析处理工具以及docker容器云等工具进行个性化推荐系统实现前期的数据分析处理以及环境配置工作。本论文针对在互联网技术时代中职教育领域中所面临的教育资源过载的问题,研究了基于协同过滤算法的个性化教育资源推荐系统在中职教育领域中的应用。针对海量、多结构的教育资源数据存储、清洗以及标注的问题,通过对原始的中职教育阶段的师生行为数据分析,采用Spark、ElasticSearch等大数据处理工具以及docker、kubernetes等新兴的容器云工具,实现了面向中职教育过程中的以Spark大数据为核心的个性化教育资源推荐系统。通过对原型系统的测试分析,表明了本文所研究的系统符合软件工程中系统结构清晰、适用性强的特点。