基于Spark通用计算平台，可以很好地扩展各种计算类型的应用，尤其是Spark提供了内建的计算库支持，像Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX，这些内建库都提供了高级抽象，可以用非常简洁的代码实现复杂的计算逻辑、这也得益于Scala编程语言的简洁性。这里，我们基于1.3.0版本的Spark搭建了计算平台，实现基于Spark Streaming的实时计算。 我们
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2024-01-29 19:24:46
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代码实现如下:使用电影数据集进行训练模型package mllib.Collaborativefiltering
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating}
imp
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2024-06-07 14:27:30
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# 使用 Apache Spark 搭建实时推荐系统
构建一个实时推荐系统是一个复杂但有趣的项目。接下来，我们将一步一步分析如何使用 Apache Spark 来实现这一目标。此文将简明扼要地列出所需的步骤，并说明每一步所需的代码。
## 流程概述
以下是构建实时推荐系统的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
# Spark实时推荐系统
在当今的数据驱动时代，实时推荐系统不仅提升了用户体验，还为企业带来了更高的转化率。而Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，为实时推荐系统的构建提供了极大的便利。本文将通过一个简化的流程图和代码示例，为大家解析Spark实时推荐的流程。
## 流程图概述
在构建一个实时推荐系统时，整体流程可以分为几个主要部分：
1. **数据采集**：实时从用户行
# Spark实时数据处理
在当今的数据驱动时代，实时数据处理变得越来越重要。实时数据处理是指系统能够在几乎同时接收到数据后立即对其进行处理和分析。Apache Spark是一个强大的开源数据处理引擎，可以处理大规模的数据，并提供实时的数据处理能力。
## Spark简介
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，具有高效的内存计算功能。它提供了一个易于使用的API，用于分布
原创
2024-01-08 06:58:55
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介绍：基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。1. 系统架构 v2.01.1 系统架构 v2.01.2模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主
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2024-05-08 14:27:24
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# 实时推荐架构的科普
在我们日常生活中，许多技术都涉及到实时推荐系统，比如电商网站的商品推荐、社交媒体上的内容推荐等。本文将深入探讨实时推荐系统的架构，包括常见的算法、数据流动和相应的代码示例。
## 1. 什么是实时推荐系统？
实时推荐系统旨在根据用户的行为和兴趣，立即生成个性化的内容或产品推荐。通过大数据和机器学习算法，这些系统可以快速分析用户的历史记录、行为模式以及上下文信息。
#
原创
2024-08-18 07:43:04
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Spark Streaming核心概念我们所谓的Spark Streaming做数据的实时处理，并不是一个真正的实时处理，是因为并非是来一条数据就处理一条数据。本质上Spark Streaming是将进来的数据流DStreams，按照我们指定的时间间隔，拆成了小批次数据，进行处理。其中每一个批次就是一个RDD。官网：Spark Streaming - Spark 3.2.0 Documentati
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2023-07-11 17:00:56
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文章目录1.Spark Streaming 概述1.1 Spark Streaming是什么？1.2 Spark Streaming特点1.3 SparkStreaming 架构2.DStream 创建案例实操2.1 wordcount 案例2.2 RDD 队列案例2.3 自定义数据源案例2.4 Kafka 数据源案例2.4.1 Kafka 0-8 Receive模式2.4.2 Kafka 0-
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2023-11-30 14:44:37
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什么是Spark是基于内存的用于大规模数据处理(离线计算、实时计算、快速查询)的统一分析引擎。也是一个生态系统。Spark的特点速度快比MapReduce块10-100倍易用（算法多）MR只支持一种计算 算法，Spark支持多种算法。通用Spark可以支持离线计算、实时计算、快速查询（交互式）、机器学习、图计算兼容性强支持大数据中现有的Yarn. Mesos等多种调度平台，可以处理ha
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2023-10-24 06:37:11
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Spark SQL API可以像查询关系型数据库一样查询 Spark 的数据，并且对原生数据做相应的转换和动作。但是，无论是 DataFrame API 还是 DataSet API，都是基于批处理模式对静态数据进行处理的。比如，在每天某个特定的时间对一天的日志进行处理分析。批处理和流处理是大数据处理最常见的两个场景。那么作为当下最流行的大数据处理平台之一，Spark 是否支持流处理呢？答案是肯定
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2023-09-02 10:26:43
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--------------------------------------------------------------试读样章----------------------------------------------------------第 1 章 Scala 简介 第1 章 Scala 简介 “我是Scala，我是一个可扩展的、函数式的、面向对象的编程语言。我可以和你一起成长，也可 以
目录 一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实现词频统计3、两
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2023-10-25 18:43:48
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一.简介 协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。二.步骤 1.收集用户偏好。 2.找到相似的用户或物品。 3.计算推荐。三.用户评分 从用户的行为和偏好中发现规律，并
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2023-11-25 19:57:28
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本周阅读了老师推荐阅读的公众号：架构师中的推文《蚂蚁金服11.11：支付宝和蚂蚁花呗的技术架构及实践》，感想如下：上一周阅读笔记《阅读心得14：《新浪微博用户兴趣建模系统架构》》介绍完独立的1.0。按照架构发展的道路，我们到了分叉路口，一边是流行的LAMP架构，另一边是符合广告、搜索的CELL架构。LAMP架构数据策略分离，脚本语言作为业务开发主要语言，项目快速开发和迭代的首选。CELL结构强调本
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2024-01-16 14:03:22
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今天 , StreamX 很高兴的宣布 1.2.2 版本正式发布。本次是 2022 开年之初发布的第一个正式版本, 修复已知历史 bug, 支持 Flink 所有部署模式，提升易用性和稳定性。2022 新年伊始, 春日正盛, 一片欣欣向荣之景象! 众多企业也在摩拳擦掌, 规划蓝图, 准备大干一场! 此时 StreamX 带来 稳定版本, 助力大家放心的上生产环境, 愿为大家在流处理领域带来一点方便
TaskSetManager实现了Schedulable特质，并参与到调度池的调度中。TaskSetManager对TaskSet进行管理，包括任务推断、Task本地性，并对Task进行资源分配。TaskSchedulerImpl依赖于TaskSetManager，本文将对TaskSetManager的实现进行分析。1 Task集合DAGScheduler将Task提交给TaskSche
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2023-12-16 11:40:39
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# Spark 实时查询实现流程
为了实现 Spark 实时查询，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个 SparkSession 对象 |
| 2 | 读取实时数据源 |
| 3 | 创建一个临时视图 |
| 4 | 编写 SQL 查询语句 |
| 5 | 执行查询 |
| 6 | 处理查询结果 |
| 7 | 关闭 Sp
原创
2023-10-12 05:12:19
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## 实时标签的实现流程
### 1. **数据源准备**
首先需要准备数据源，可以是kafka、flume等实时数据流处理工具。
### 2. **数据清洗**
对实时数据进行清洗，去除无效数据并进行格式化处理。
### 3. **标签模型构建**
构建标签模型，定义标签的规则和逻辑。
### 4. **实时计算**
使用Spark Streaming进行实时计算，生成标签结果。
##
原创
2024-06-24 04:26:59
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# 使用 Spark 和 Scala 实现实时数据处理
在当今数据驱动的世界里，实时数据处理变得越来越重要，而 Apache Spark 是一个强大的工具，可以帮助我们实现这一目标。对于刚入行的小白来说，理解如何使用 Spark 和 Scala 来处理实时数据可能会让人感到困惑。在这篇文章中，我将逐步教你如何实现 Spark 和 Scala 的实时数据处理，并详细解释每一步的代码和流程。
##
原创
2024-10-21 07:11:47
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