使用Apache Storm的实时Prediction.io
使用Apache Storm的实时Prediction.io
提问于 2015-07-15 22:01:58
我想实现一个音乐推荐系统，可以实时生成推荐的音乐播放列表。我相信这可以在Prediction.io中实现。
但是，由于Prediction.io的设计，我需要调用pio train和pio deploy，以便使用用户执行的新操作(如音乐等)更新学习模型。因此，我需要每2小时(或另一个适当的时间间隔)运行一次这些命令。
我最近遇到了Apache Storm，我真的很喜欢“实时hadoop”处理的概念。因此，我在想，如果我可以将Prediction.io与Apache Storm结合起来，这样学习就可以“在线”完成，这将允许我的应用程序在用户喜欢/操作的几个范围内推荐音乐，而不是让用户等待学习模型更新。
如果这不可行，那么有没有可能将Spark的Mllib集成到Apache Storm bolt (java)中，因为我可以用它构建推荐系统(而且Prediction.io本身似乎也是基于Apache Spark构建的)？
提前感谢！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2015-07-25 02:59:22
这个用例看起来是可行的，但我不认为“每隔几个小时就需要运行一些东西”是使用storm的良好动机。另一方面，如果您的学习数据是“流”的，您可以对storm拓扑进行建模，以便在每次新数据到达时更新其内部知识库。这将允许您在每次用户查询时使用最新的知识库。
至于哪些库可以与Storm一起使用，任何java库(实际上是任何语言的任何库，只要它可以与java接口)都应该可以工作。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/31432604
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