如何用spark實現(xiàn)好友推薦？1. Spark-mllib是用推薦程序?qū)崿F(xiàn)的，它封裝了als（alternativeleastsquares）來求解用戶項目評分矩陣的空值，只要應用了數(shù)據(jù)就可以使用。缺

如何用spark實現(xiàn)好友推薦？

1. Spark-mllib是用推薦程序?qū)崿F(xiàn)的，它封裝了als（alternativeleastsquares）來求解用戶項目評分矩陣的空值，只要應用了數(shù)據(jù)就可以使用。缺點是不能增量計算，占用大量內(nèi)存。

2. 協(xié)同過濾、基于項目或用戶的聚類、SVM/Bayes的封裝，具體思路應該不用多說。實施強化學習，實時反饋更新模型，推送給用戶。這是最近最難也最時髦的一個

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spark Streaming是一個基于spark的實時計算框架，擴展了spark處理大規(guī)模流數(shù)據(jù)的能力。spark流的優(yōu)點是它可以在1000個節(jié)點上以秒延遲運行。

采用基于內(nèi)存的spark作為執(zhí)行引擎，具有高效、容錯的特點。

可以集成批量處理和spark的交互式查詢。

它提供了一個簡單的界面，類似于復雜算法的批處理。

正是由于這個原因，spark-streaming受到了很多企業(yè)的追捧，在生產(chǎn)項目中得到了廣泛的應用，但在使用過程中也存在一些熱點問題。

原文的詳細解釋：https://blog.csdn.net/GitChat/article/details/78050311