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基于用户画像的实时异步化视频推荐系统

前言 这个月做的事情还是蛮多的。上线了一个百台规模的ES集群,还设计开发了一套实时推荐系统。 标题有点长,其实是为了突出该推荐系统的三个亮点,一个是实时,一个是基于用户画像去做的,一个是异步化。 实时主要体现在三个层面: 1.用户画像中的的短期兴趣模型实时构建。 也就是你看完一个视频,这个视频几秒内就影响了你的短期兴趣模型,并且反应到你下次的推荐中。 2.候选集实时变更。 在我设计的推荐系统中,候选集的概念是不同类型的待推荐给用户的视频库,一个用户并不能看到某个候选集的全部,而是能够看到经过匹配算法处理完后的候选集的一部分。 候选集的更新周期直接影响用户能够看到的视频的实时性。候选集可以有很多,通过不同的候选集解决不同的推荐场景问题。比如结合最新候选集和最近N小时最热候选集,我们可以做到类似今日头条的推荐效果。新内容候选集的产生基本就是实时的,而最近N小时热门视频候选集则可能是分钟级别就可以得到更新。还有比如协同就可以做视频的相关推荐,而热门候选集则可以从大家都关心的内容里进一步筛出用户喜欢的内容。 3.推荐效果指标的实时呈现。 上线后你看到的一些比较关键的指标例如点击转化率,都可以在...

Spark Streaming 不同Batch任务可以并行计算么?

关于Spark Streaming中的任务有如下几个概念: Batch Job Stage Task 其实Job,Stage,Task都是Spark Core里就有的概念,Batch则是Streaming特有的概念。同一Stage里的Task一般都是并行的。同一Job里的Stage可以并行,但是一般如果有依赖则是串行,可以参考我这篇文章 Spark 多个Stage执行是串行执行的么?。 Job的并行度复杂些,由两个配置决定: spark.scheduler.mode(FIFO/FAIR) spark.streaming.concurrentJobs 我们知道一个Batch可能会有多个Action执行,比如你注册了多个Kafka数据流,每个Action都会产生一个Job,所以一个Batch有可能是一批Job,也就是JobSet的概念,这些Job由jobExecutor依次提交执行,而JobExecutor是一个默认池子大小为1的线程池,所以只能执行完一个Job再执行另外一个Job。这里说的池子,他的大小就是由 spark.streaming.concurrentJobs 控制的。 con...

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