bootstrap.servers': 'localhost:9092','message.max.bytes': 5242880}) p.produce('test-quant',df.to_msgpack()) 流计算过程的可视化
实时推荐模块 基于模型的实时推荐模块 推荐优先级计算 基于内容的推荐 混合推荐-分区混合
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。...实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？...现在大数据应用比较火爆的领域，比如推荐系统在实践之初受技术所限，可能要一分钟，一小时，甚至更久对用户进行推荐，这远远不能满足需要，我们需要更快的完成对数据的处理，而不是进行离线的批处理。...而实时，流式其实是相对的概念，现在的很多技术更应该说是近实时，微批。但只要能不断的优化这些问题，实时流式的计算的价值就会越来越大。...由于大数据兴起之初，Hadoop并没有给出实时计算解决方案，随后Storm，SparkStreaming，Flink等实时计算框架应运而生，而Kafka，ES的兴起使得实时计算领域的技术越来越完善，而随着物联网
storm jar topologyDemo.jar com.baxiang.topologyTest topologyDemo 核心概念 Topologies 计算拓扑,由spout和bolt组成的
Flink实时消费业务数据Demo Debezium监控MySQL用FlinkSQL实时消费 1、环境准备 ## 各组件版本 MySQL：5.7.21-log ## 开启binlog kafka_2.11...-2.4.1 ## Kafka Flink:1.12.0 ## Flink_1.12.0官方推荐使用Kafka_2.4.1 Zookeeper:3.4.6 ## 所需组件下载地址 ## kafka_2.11
,为后面的基于Item的协同过滤做准备 实时的记录用户的评分到Hbase中,为后续离线处理做准备....通过Flink时间窗口机制,统计当前时间的实时热度,并将数据缓存在Redis中....通过Flink的窗口机制计算实时热度,使用ListState保存一次热度榜 数据存储在redis中,按照时间戳存储list 日志导入 从Kafka接收的数据直接导入进Hbase事实表,保存完整的日志log...根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品 2.2 基于产品画像的产品相似度计算方法 基于产品画像的推荐逻辑依赖于产品画像和热度榜两个维度...后台数据大屏 在后台上显示推荐系统的实时数据,数据来自其他Flink计算模块的结果.目前包含热度榜和1小时日志接入量两个指标. 真实数据位置在resource/database.sql ? 5.
，推荐结果的更新频率低，无法及时反映用户的实时行为个性化不足传统系统难以捕捉用户实时兴趣的变化，导致推荐的内容往往缺乏针对性资源浪费 离线计算需要消耗大量的计算资源，且在计算完成后，部分结果可能已不再适用...为此，系统通常会采用增量更新的方式，即只对新增数据进行特征更新，而不对整个特征向量进行重新计算。C. 实时推荐模型模型选择：实时推荐系统通常采用轻量级、计算效率高的推荐模型，以保证低延迟。...计算与响应计算框架：实时推荐系统通常采用分布式计算框架（如Apache Flink或Spark Streaming）来处理大规模的数据流，并进行实时计算。...分布式计算为了处理大规模的实时数据，实时推荐系统通常需要依赖分布式计算框架。分布式计算能够将计算任务分解为多个子任务，分发到不同的计算节点上并行处理，从而大幅提高计算效率。...挑战：数据规模：实时推荐系统需要处理海量的数据流，这对计算资源和存储资源提出了高要求。延迟控制：如何在保证推荐结果准确性的同时，进一步降低计算和响应的延迟，是一个需要持续攻克的难题。
1、 计算提供两种模式，一种是jar包本地计算、一种是JSF服务。 2、 第一步是引入spark，因与netty、JDQ均有冲突，解决netty冲突后，隔离计算为单独服务。...3、 第二步是召回集扩量，发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms，利用多线程多核计算，性能到6ms。...已在预发 5、 第四步召回集在扩量，如性能瓶颈是io，则使用jar包本地计算，但与JDQ冲突。需要将线上上报迁移到统一上报服务，服务已有待联调上线。...需要调整接口服务与素材、特征以及计算服务，通过测试得到IO、线程计算结果合并、多核计算的平衡，需排期配合。 ...第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似，后续会持续调研新的优化方式，并引入到线上。
并且hdfs上也可以看到通过计算生成的实时文件 第二个案例是，不是通过socketTextStream套接字，而是直接通过hdfs上的某个文件目录来作为输入数据源 package com.tg.spark.stream
所谓实时流计算，就是近几年由于数据得到广泛应用之后，在数据持久性建模不满足现状的情况下，急需数据流的瞬时建模或者计算处理。...这种实时计算的应用实例有金融服务、网络监控、电信数据管理、 Web 应用、生产制造、传感检测，等等。...但是，这些数据以大量、快速、时变（可能是不可预知）的数据流持续到达，由此产生了一些基础性的新的研究问题——实时计算。实时计算的一个重要方向就是实时流计算。...Spark Streaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+），虽然比不上专门的流式数据处理软件，也可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架...实时计算处理流程 互联网上海量数据（一般为日志流）的实时计算过程可以划分为 3 个阶段: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段。 ?
项目，一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。...Structured Streaming是Spark2.0版本提出的新的实时流框架（2.0和2.1是实验版本，从Spark2.2开始为稳定版本) 从Spark-2.X版本后，Spark Streaming...Process time 处理时间: 则是这条日志数据真正到达计算框架中被处理的时间点，简单的说，就是你的Spark程序是什么时候读到这条日志的。 事件时间是嵌入在数据本身中的时间。...基于SparkSQL构建的可扩展和容错的流式数据处理引擎，使得实时流式数据计算可以和离线计算采用相同的处理方式（DataFrame&SQL）。 可以使用与静态数据批处理计算相同的方式来表达流计算。...Structured Streaming将实时数据当做被连续追加的表。流上的每一条数据都类似于将一行新数据添加到表中。 ?
因此，对于短视频应用来说，其推荐系统如何针对用户的实时反馈做出更敏感准确的推荐，是十分重要的。 传统的推荐系统通常部署在服务端，并包含多个阶段：召回，精排和重排阶段。...对于这样的架构，主要存在两方面的问题： 1）敏感性：服务端只有在接收客户端发起的分页请求时才有机会调整推荐内容，无法基于用户的实时反馈作出实时的内容决策； 2）准确性：用户的实时反馈信息无法被及时利用。...通过在移动端部署轻量级的模型，提供实时的推荐排序能力，来解决上述两方面的问题，为用户提供更为实时准确的推荐结果。...接下来，对端上推荐系统的内容进行重点介绍。 3、端上排序模型 3.1 设计理念 由于模型部署在移动端，出于存储能力、计算能力和电量消耗等方面的限制，模型必须极度轻量且高效。...该模型是服务端模型的补充，主要是利用客户端用户的实时反馈信息来提高预测精度。服务端的排序模型已经将大部分信息压缩为最终的预测分数，因此可以将其作为输入以避免冗余计算，并使模型足够小。
在Hadoop生态圈中，针对大数据进行批量计算时，通常需要一个或者多个MapReduce作业来完成，但这种批量计算方式是满足不了对实时性要求高的场景。...Storm是一个开源分布式实时计算系统，它可以实时可靠地处理流数据。...它是为分布式场景而生的，抽象了消息传递，会自动地在集群机器上并发地处理流式计算，让你专注于实时处理的业务逻辑。...Storm是Apache基金会的孵化项目，是应用于流式数据实时处理领域的分布式计算系统。 ? 应用方面 Hadoop是分布式批处理计算，强调批处理，常用于数据挖掘和分析。...Storm是分布式实时计算，强调实时性，常用于实时性要求较高的地方。
这就需要一套实时数据对数方案，本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍，说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。...二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程，接收日志或者MQ到kafka，用Flink进行处理和计算，将最终计算结果存储在redis中，最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示...但是在整个过程中，不得不思考一下，最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢？怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢？相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。...比如说：离线的同事说离线昨天的数据订单是1w，实时昨天的数据确实2w，存在这么大的误差，到底是实时计算出问题了，还是离线出问题了呢？...四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据，但是数据的准确性确实一个很大的问题，如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的，就需要和其他的数据提供方进行比对了。
表单提交时可能需要较长时间的等待，因为那时 dlink 正在努力的计算当前活跃的 JobManager 地址。...后续将带来《Dlink 实时计算平台——功能篇》、《Dlink 实时计算平台——技巧篇》、《Dlink 实时计算平台——原理篇》，敬请期待。
后来随着业务实时性要求的不断提高，人们开始在离线大数据架构基础上加了一个加速层，使用流处理技术直接完成那些实时性要求较高的指标计算，这便是 Lambda 架构。...image.png 4.2 Lambda 架构 随着大数据应用的发展，人们逐渐对系统的实时性提出了要求，为了计算一些实时指标，就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路，并对数据源做流式改造（即把数据发送到消息队列...），实时计算去订阅消息队列，直接完成指标增量的计算，推送到下游的数据服务中去，由数据服务层完成离线&实时结果的合并。...注：流处理计算的指标批处理依然计算，最终以批处理为准，即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。...5.1 整体设计 整体设计如下图，基于业务系统的数据，数据模型采用中间层的设计理念，建设仓配实时数仓；计算引擎，选择更易用、性能表现更佳的实时计算作为主要的计算引擎；数据服务，选择天工数据服务中间件，避免直连数据库
在上一章代码中使用了timeWindow，使得我们可以操作Flink流中的一个时间段内的数据，这就引出了Flink中的"窗口"概念：在大多数场景下，数据流都是"无限的"，因引我们无法等待数据流终止后才进行一些统计计算...窗口操作 根据需求，我们要计算过去60秒内的交易额，所以很容易想到：将时间窗口的时长设置为60秒，然后计算这段时间内每个品类的交易额的和，最后计算Top3就可以了。...假设使用上一章的方法timeWindow(Time.seconds(60))，计算的结果是没有问题的，但是你会发现它是每60秒计算一次，无法满足需求每10秒更新一次榜单。...我们不能忘记一件事：Flink是分布式处理引擎，所以计算是同时发生在各个节点的，当使用windowAll时，数据会汇集一个节点去执行我们指定的计算。...思考 计算TopN时我们用到了WindowAll，实际上它就是全局并发为1的操作，那么它的计算受单台机器的限制，且在实际的业务中业务的复杂和量级都可能会出现数据热点，这时要怎么解决呢？
这就需要一套实时数据对数方案，本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍，说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。...上述流程图描述了一般的实时数据计算流程，接收日志或者MQ到kafka，用Flink进行处理和计算，将最终计算结果存储在redis中，最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。...但是在整个过程中，不得不思考一下，最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢？怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢？相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。...比如说：离线的同事说离线昨天的数据订单是1w，实时昨天的数据确实2w，存在这么大的误差，到底是实时计算出问题了，还是离线出问题了呢？...四、总结 实时计算能提供给用户查看当前的实时统计数据，但是数据的准确性确实一个很大的问题，如何说服用户或者领导数据计算是没有问题的，就需要和其他的数据提供方进行比对了。
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