# 使用Spark构建离线推荐系统的指南
在本教程中，我们将教你如何使用Apache Spark构建一个简单的离线推荐系统。下面是整个过程的概述，以及每一步的详细解释。
## 流程概述
以下表格展示了构建离线推荐系统的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------
原创
2024-09-26 05:38:41
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# Spark离线推荐系统实现指南（Java版）
## 一、整体流程
在构建一个Spark离线推荐系统时，通常需要经过以下几个步骤。我们将这些步骤整理成一个表格，让你更清晰地了解整个流程。
| 步骤 | 描述 |
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| 步骤1 | 数据准备与处理
原创
2024-09-24 03:46:32
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一、SparkStreaming的介绍1.离线和流处理的区别1）离线处理是针对一个批次，这个批次一般情况下都比较大流处理对应的数据是连续不断产生，处理时间间隔非常短的数据2）离线处理程序，因为数据是有限的（bounded），所以会终止流数据因为是连续不断的产生，所以数据是无限的（unbounded）由于数据的特征，一般离线处理比较缓慢，流数据处理相对较快流处理：
实时流处理：（St
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2023-09-16 11:47:53
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做Spark也有段时间了，主要是平台方面的东西源码也改过些。不过总觉得还是应用才是王道，加上现在AI日趋火爆，抽点时间学习下SparkML吧。—前言我博客里SparkML系列的文章是基于Spark机器学习这本书(Nick Pentreath著),把每章重点和自己的一些感悟记录下。Spark的环境搭建与运行Spark支持4中运行模式本地单机模式: 在本机的一个JVM里构造的一个多线程版本的Spark
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2024-01-15 09:01:04
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# Spark推荐系统：构建个性化体验的利器
推荐系统是各大互联网平台（如电商、社交媒体、音乐和视频流服务等）广泛使用的技术，旨在根据用户的兴趣、偏好和行为向他们推荐相关的内容或产品。Apache Spark因其强大的并行计算能力和数据处理速度，成为构建推荐系统的热门框架之一。本文将探讨如何使用Spark构建一个基本的推荐系统，并通过代码示例展示其实现过程。
## 1. 推荐系统的工作原理
原创
2024-09-19 03:38:36
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# 利用 Apache Spark 实现推荐系统的步骤
在这篇文章中，我将带你了解如何使用 Apache Spark 构建一个推荐系统。我们将主要使用 Spark MLlib 来实现，并通过一步步的方式来帮助你掌握整个流程。
## 整体流程
下面是建设推荐系统的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
--------------------------------------------------------------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
离线计算平台简介在蚂蚁金服风控体系里面，有一个重要的环节就是离线仿真，在规则，模型上线之前，在离线的环境里面进行仿真验证，来对规则和模型进行效能的评估，避免人为因素造成不准确性从而造成的资损。起初为了达到这个目的，离线计算平台就这样孕育而生了，慢慢地整个离线平台覆盖了更多风控的业务，也慢慢变成目前Odps-Spark最大的用户，拥有的集群数目也是最大的。离线计算平台主要以Spark为基础，在其上建
TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它通过 Spark 提供的拓展机制与内置的 TiKV Client Java，在 Spark 之上直连 TiKV 进行读写，具有事务性读取、事务性写入与删除等能力。其中在事务性读取中基于 Spark Extension 实现了下推（详情可见 TiSpark 用户指南）。为了帮助读者更好地理解、运用 TiSpark，本文
Spark Streaming概述 离线和实时概念数据处理的延迟离线计算就是在计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会产生变化，一般计算量级较大，计算时间也较长。例如今天早上一点，把昨天累积的日志，计算出所需结果。最经典的就是Hadoop的MapReduce方式；实时计算输入数据是可以以序列化的方式一个个输入并进行处理的，也就是说在开始的时候并不需要知道所有的输入数据。与离线计算相比，运行时间短，
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2023-11-18 21:03:28
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推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统，它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，根据划分标准的不同，又分很多种类别： 根据目标用户的不同，可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性，可划分为基于人口统计学的推荐和基于内 ...
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2021-09-17 11:41:00
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推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统，它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，根据划分标准的不同，又分很多种类别： 根据目标用户的不同，可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性，可划分为基于人口统计学的推荐和基于内
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2021-01-29 11:57:00
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前言之前也分享了不少自己的文章，但是对于 Flink 来说，还是有不少新入门的朋友，这里给大家分享点 Flink 相关的资料（国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper），期望可以帮你更好的理解 Flink。书籍1、《Introduction to Apache Flink book》这本书比较薄，简单介绍了 Flink，也有中文版，读完可以对 Flink 有个大概的了解。2、《Learning
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2023-12-24 09:28:35
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影片推荐： SVDPlusPlus （监督学习）
推荐系统就是监督学习的一个例子，因为它提供了 一些影片评分的数据，并要求预测未知的用户对影片的评分。一般有两种主流的方法来解决这个问题。
1）第一种主流方法比较直接和简单 ： 对于需要处理的用户 ， Pat， 找到和他有相同爱好的其他用户，然后给 Pat 推荐这些用户喜欢的影片。这就是 Netflix 公司早期的推荐策略
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2024-09-26 10:17:25
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在Optimizer中定义了一个逻辑计划优化规则集，这些集合被分成了几类，其中一类就是操作下推（Operator push down）。操作下推的意思是：把一些操作（比如：filter等）尽量推到接近数据源的位置去计算，这样可以让数据尽早的得到处理，从而可以减少数据的传输，提升处理效率。本文主要对这些逻辑计划优化规则进行介绍，后面的文章会对这些规则进行详细分析。操作下推逻辑计划优化规则在spark
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2023-12-21 11:22:14
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起因：我们实验室是搞分布式计算的，所以我的目光就着落在了几个大数据框架上：Spark, Storm, Flink等等。从中挑了了一个比较好做的就是spark了，目前还是基础知识掌握阶段，下周可能会定题目，看老师想法。这几篇博客完全由主观撰写，根据自己的想法觉得怎么思考顺利怎么写，如果对您有一点点帮助那太好了，没有的话就权当自己练手。首先说Google的三大马车：Mapreduce，GFS，Bigt
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2024-04-08 10:48:56
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继续上一篇学习spark 本次将介绍下如何利用mllib进行商品或者用户的推荐，具体用到的算法是ALS（交替二乘法）
推荐算法介绍 推荐算法可以分为：UserCF(基于用户的协同过滤)、ItemCF(基于商品的协同过滤)、ModelCF(基于模型的协同过滤)，具体介绍见：
spark中的协同过滤算法用的是ALS算法，叫做矩阵分解，其实就是补充二维矩阵中缺失的打分，
Spark A
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2024-02-07 09:24:41
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计算机毕业设计之java+ssm基于web的协同过滤算法的电影推荐系统项目介绍“互联网：”的战略实施后,很多行业的信息化水平都有了很大的提升。但是目前很多行业的管理仍是通过人工管理的方式进行,需要在各个岗位投入大量的人力进行很多重复性工作,使得对人力物力造成诸多浪费,工作效率不高等情况：同时为后续的工作带来了隐患。并且现有的电影推荐系统由于用户的体验感较差、系统流程不完善导致系统的使用率较低。此基
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2023-07-21 14:59:14
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1、Spark Streaming 概述1.1、离线&实时离线计算：计算开始前已知所有输入数据，输入数据不会发生变化，一般计算量级较大，计算时间较长，例如月初对上月整月数据或者一天凌晨对前一天数据进行分析计算。一般使用常用hive作为分析引擎。实时计算：输入数据是可以以序列化的方式一个个并行的处理，也就是说开始计算的时候并不知道所有的输入数据。与离线计算相比,运行时间短，计算量级相对较小，
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2023-08-12 23:14:38
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第四部分-推荐系统-离线推荐 本模块基于第4节得到的模型，开始为用户做离线推荐，推荐用户最有可能喜爱的5部电影。说明几点1.主要分为两个模块。其一是为 单个随机用户 做推荐，其二是为 所有用户做推荐，并将推荐结果进行保存
2. 其中所有推荐的结果保存在 MySQL中，HBase，Hive中 <三种版本>。
3. 其中取得的userid一定要存在于模型中， 这样就建议直接从trainin
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2023-10-07 22:02:49
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