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
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
storm jar topologyDemo.jar com.baxiang.topologyTest topologyDemo 核心概念 Topologies 计算拓扑,由spout和bolt组成的
,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.
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。
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
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。
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。
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。
Storm是什么 Storm 是一个分布式数据流处理系统，用于大规模数据的实时处理。...例如用户在购物网站中会产生很多行为记录，如浏览、搜索感兴趣的商品，就可以使用Storm对这些行为记录进行实时分析处理，快速反馈给相关系统，如推荐系统。...Storm 还有一个显著特点，就是 编程简单，提供了简单的 Spout+Bolt 的编程模型，可以快速写出大规模数据的实时处理任务，而且有本地模式，开发人员可以方便的在本机运行调试，并支持多语言编程，如
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