Q1、大数据分析中的实时推荐是如何实现的？
@rein07 某证券 系统架构师：
实时推荐需要使用实时处理框架结合推荐算法，从而做到对数据的实时处理和推荐。实时处理框架有Storm、Flink、SparkStreaming，组件可以对接Kafka，获取实时流数据，在实时框架内部实现对数据的处理过程。
@陈星星 科技公司 技术经理：
1、实时推荐需要借助实时计算框架例如Spark或是Strom技术，
2025年04月30日
Q1、大数据分析中的实时推荐是如何实现的？
@rein07 某证券 系统架构师：
实时推荐需要使用实时处理框架结合推荐算法，从而做到对数据的实时处理和推荐。实时处理框架有Storm、Flink、SparkStreaming，组件可以对接Kafka，获取实时流数据，在实时框架内部实现对数据的处理过程。
@陈星星 科技公司 技术经理：
1、实时推荐需要借助实时计算框架例如Spark或是Strom技术，
2025年04月30日
Flink项目是大数据计算领域冉冉升起的一颗新星。大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第1代的MapReduce，到第2代基于有向无环图的Tez，第3代基于内存计算的Spark，再到第4代的Flink。因为Flink可以基于Hadoop进行开发和使用，所以Flink并不会取代Hadoop，而是和Hadoop紧密结合。
Flink主要包括DataStream API、DataSet API、Table API、SQL、Graph API和FlinkML等。现在Flink也有自己的生态圈，涉及离线数据处理、实时数据处理、SQL操作、图计算和机器学习库等。
2025年04月30日
在数字时代，数据的重要性不言而喻。随着各行各业的数字化深入，数据的融合应用也成为一个重要趋势。在这个过程中，如何打破数据孤岛的壁垒，实现数据共享，也是整个行业亟待解决的难题。
在这种背景下，隐私计算应运而生。隐私计算（Privacy Computing）是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对他们的数据进行联合机器学习和联合分析。
目前，隐私计算是当前数据保护领域各界关注的热点。在学术界，近年来有关隐私计算的学术会议和论文呈现爆发式增长，产业界则也愈发关注隐私计算技术和产品，各企业都争相投入到隐私计算的研发和产品化工作。
2025年04月30日
恐龙的灭绝一直被人们所津津乐道，彗星撞地球冰河时代论层出不穷，大家也只能在电影作品和博物馆中一睹恐龙的风采。但是今天大家可以亲身去猎杀恐龙了哦，什么，不相信，那就来《Dino Storm》来看看。
《Dino Storm》是一款基于Java游戏框架的游戏，玩家将在游戏中化身成为牛仔，给自己驯服的恐龙装上鞍座，然后带着自己的连射激光枪，开启了你的小镇捕猎生涯。
玩家每当击杀恐龙或者其余动物时，便可以获得少量的钱币和经验，在巨大的淘金浪潮中掘的属于自己的一份金，而且玩家还可以在小镇中创立自己的部落，努力成为小镇的最高指挥官。
2025年04月30日
在分布式系统的世界里，如何确保它们不互相冲突？如何让配置更新实时同步？如何避免“抢资源”的混乱？答案是一个看似低调却至关重要的角色——ZooKeeper。今天，我们将揭开它的神秘面纱，看看它如何用简单的设计解决复杂的分布式难题。
官方定义：ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，由 Apache 基金会维护，核心目标是让分布式系统“有章可循”。
2025年04月30日
系统逻辑架构图
2025年04月30日
IT时代，最重要的特征就是：“数据越来越多”。每天产生的数据源源不断，成为了现代社会的“石油”。大数据的存储、分析都成了非常重要的技术。
尚学堂从2014年国内第一批开设大数据专业，由国内知名专家夏中云、肖斌、周智雷创建。我们培训的大数据学员绝大多数成为了目前各大数据企业的骨干，深刻的影响了国内大数据行业。
为了让更多人受益，我们会陆续公布大部分的大数据课程视频，这些视频来自于我们线下培训精品课程，大多数直接录制于课堂，欢迎大家免费下载或者在线观看。
2025年04月30日
来源公众号：数据与智能
作者 | 吴邪 大数据4年从业经验，目前就职于广州一家互联网公司，负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究
编辑 | gongyouliu
2025年04月30日
分布式计算是未来的技术发展重点，所以掌握好分布式计算就很重要了，下面我就全面来详解分布式计算@mikechen
本篇已收于mikechen原创超30万字《阿里架构师进阶专题合集》里面。
分布式计算是一种计算模型，它利用多台计算机（节点），协同工作来完成一个计算任务。