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
转载
2024-05-08 14:27:24
42阅读
Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。文章会对Flink中基本API如：DataSet、DataStream、Table、Sql和常用特性如：Time&Window、窗口函数、Watermark、触发器、分布式缓存、异步IO、侧输出、广播和高级应用如：ProcessFunction、状态管理等知识点进行整理
转载
2024-05-07 13:14:52
26阅读
用例Apache Flink因其丰富的功能集而成为开发和运行多种不同类型应用程序的绝佳选择。Flink的功能包括对流和批处理的支持，复杂的状态管理，事件时间处理语义以及状态的一次性一致性保证。此外，Flink可以部署在各种资源提供商（如YARN，Apache Mesos和Kubernetes）上，也可以作为裸机硬件上的独立群集。配置为高可用性，Flink没有单点故障。Flink已经被证明可以扩展到
转载
2024-05-11 17:31:21
31阅读
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
案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总本文为您介绍如何基于阿里云实时计算快速搭建实时推荐系统。背景对个人来说，推荐系统起着信息过滤的作用；对Web/App来说，推荐系统起着满足用户个性化需求，提升用户满意度的作用。亚马逊推荐产生的成交额占其GMV的30%以上；Netflix推荐系统每年帮其节省了近10亿美金的业务费用。推荐系统越来越实时化。当一个会员访问Netflix，
转载
2024-10-11 14:18:44
57阅读
新书推荐《Flink原理、实战与性能优化》Flink流式计算领域先驱和布道者，从功能、原理、实战、调优4个维度带你从入门到进阶。编辑推荐作者是资深的流式计算领域专家，是流式计算和Flink领域的先行者和布道者，已经利用Flink在银行、证券和铁路领域的头部企业做了大量的项目实践。作者是经验丰富的架构师，曾经是明略数据的大数据架构师，现为第四范式的AI项目架构师。从功能、原理、实战和调优4个维度循序
转载
2024-02-12 21:08:04
332阅读
实时报表与table apiApache Flink提供了一个表API作为一个统一的关系型API用于批处理和流处理，也就是说，查询在无边界的实时流或有边界的批处理数据集上以相同的语义执行，并产生相同的结果。Flink中的表API通常用于简化数据分析、数据管道和ETL应用程序的定义。你要建什么?在本教程中，您将学习如何构建一个实时仪表板，以按帐户跟踪金融交易。该管道将从Kafka读取数据，并通过Gr
转载
2024-04-14 22:48:44
108阅读
前段时间详细地阅读了 《Apache Flink的流处理》 这本书，作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri，国内崔星灿翻译的，这本书非常详细、全面得介绍了Flink流处理，并且以气象数据的例子讲解其中的使用，我把其中一些比较重要的句子做了比较，并且分享给大家。有一些
转载
2024-05-19 13:30:13
321阅读
文章目录DWD层流量域未经加工的事务事实表(※)流量域独立访客事务事实表流量域用户跳出事务事实表Join方式介绍(附)交易域加购事务事实表交易域订单预处理表(※)交易域下单事务事实表交易域取消订单事务事实表交易域支付成功事务事实表交易域退单事务事实表交易域退款成功事务事实表工具域优惠券领取事务事实表工具域优惠券使用（下单）事务事实表工具域优惠券使用（支付）事务事实表互动域收藏商品事务事实表互动域
转载
2024-03-15 12:39:08
91阅读
最近flink较火，尝试使用flink做推荐功能试试，说干就干，话说flink-ml确实比较水，包含的算法较少，且只支持scala版本，以至flink1.9已经将flink-ml移除，看来是准备有大动作，但后期的实时推荐，flink能派上大用场。所幸基于物品的协同过滤算法相对简单，实现起来难度不大。先看目前推荐整体的架构。先说一下用到的相似算法：X=（x1, x2, x3, … xn），Y=（y1
文章目录一、flink join维表案例二、flink 双流join案例三、总结 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考(适用于flink1.13+)一、flink join维表案例背景:flink sql join 维表。job业务不复杂，job写入性能比较差。维表数据大约每天100w条数据(有其他job实时生成维表数据)，维表数据只保存近5天数据。job 资源使用情况:TM 1cpu
topN功能是一个非常常见的功能，比如查看最近几分钟的阅读最高数，购买最高数。 flink实现topN的功能也非常方便，下面就开始构建一个flink topN的程序。 还是像上篇博客一样，从kafka读取数据，然后进行计算和数据转换，最后sink到mysql中。 假设有个需求，实现一个统计每5分钟最高购买数的商品。 使用maven创建一个工程，具体步骤可以参考上边博文。然后创建一个数据
转载
2024-03-06 17:09:26
242阅读
# Flink 深度学习实时推荐系统入门指南
作为一名刚入行的开发者，实现一个基于 Flink 的深度学习实时推荐系统可能会让你感到困惑。但不用担心，这篇文章将为你提供一份详细的入门指南，帮助你理解整个流程，并逐步实现它。
## 1. 系统流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个系统的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2
原创
2024-07-29 07:17:45
203阅读
final IndexedInputGate[] gates = shuffleEnvironment.createInputGates(…);
// 初始化一个用来执行 Task 的线程，目标对象，就是 Task 自己
executingThread = new Thread(TASK_THREADS_GROUP, this, taskNameWithSubtask);
}## Task
如今随着互联网发展，数据量不断增大，大数据已经成为各个互联网公司的重点方向，而推荐系统成为互联网必不可少的配置，一个好的推荐系统，能为企业带来了可观的用户流量和销售额，特别对于电商系统，好的推荐系统可以大大提升电商企业的销售业绩和增加流量。像国内的很多知名电商，在推荐系统上投入了大量的研发力量，相关的人才需求也必然会很大。学好新技术的推荐系统，增加自己的竞争力，为以后跳槽涨薪做准备。基于Flink
转载
2024-05-21 15:24:38
61阅读
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
转载
2021-06-13 21:19:58
919阅读
导语Flink 提供了灵活丰富的状态管理，可轻松解决数据之间的关联性。本
转载
2022-12-16 14:52:09
184阅读
推荐两个不错的flink项目
原创
2021-07-23 17:13:44
426阅读
背景这几天看到Flink学习群问了一个问题，就是他们想实时监控用户session行为轨迹
原创
2021-08-10 14:11:49
890阅读
基于 Flink 和 RL 的实时推荐系统
转载
2021-07-24 10:36:45
348阅读
