本文摘要：Flink作为批流一体大数据平台，利用其统一处理框架有效提升了推荐系统的实时性。在处理用户行为数据时，Flink通过时间窗口划分实时数据流，直接计算出推荐所需的特征信息，相较于Spark批处理方式，显著提高了响应速度。实践中，Flink能实时更新用户Embedding以实现SparrowRecsys等推荐系统的即时推荐。实时推荐系统在新闻咨询、短视频、社交、直播、电商及音乐电台等领域具有广泛应用价值。

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学习总结

（1）Flink 是最具代表性的批流一体的大数据平台。特点：让批处理和流处理共用一套代码，从而既能批量处理已落盘的数据，又能直接处理实时数据流。
（2）Flink 提高推荐系统实时性：用户数据进入数据流，即进入数据消息队列后，会被分割成一定时长的时间窗口，之后 Flink 会按照顺序来依次处理每个时间窗口内的数据，计算出推荐系统需要的特征。这个处理是直接在实时数据流上进行的，所以相比原来基于 Spark 的批处理过程，实时性有了大幅提高。
（3）Flink的实时性实践：利用 Flink 我们可以实时地获取到用户刚刚评价过的电影，然后通过实时更新用户 Embedding，就可以实现 SparrowRecsys 的实时推荐了。
（4）实时推荐系统的适用场景（快消产品）：

新闻咨询类
短视频
婚恋类、陌生人社交类
直播类
电商类
音乐、电台类

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文章目录

学习总结
一、实时性是影响推荐系统效果的关键因素
二、批流一体的数据处理体系
- 2.1 传统

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名词解释

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批流一体：批流一体是一种大数据处理范式，指的是在同一个计算引擎中同时支持批量数据处理和实时流数据处理的能力。在Flink中，这种能力表现为可以使用相同的API、操作符和执行模型来处理历史的批量数据以及实时流入的数据流，从而简化开发流程，提高资源利用率，并满足不同场景下对数据处理时效性的要求。

时间窗口：在流处理系统（如Apache Flink）中，时间窗口是一种将无限持续的数据流划分为有限时间段进行处理的机制。它允许系统按照固定的时间间隔（如每分钟或每5秒）对数据进行聚合、统计或其他计算操作，这对于实时推荐系统来说至关重要，因为可以通过分析用户在特定时间窗口内的行为数据来实时更新其兴趣偏好特征。

用户Embedding：用户Embedding是机器学习领域特别是推荐系统中用于表示用户的一种低维向量形式。它通过深度学习等方法将用户的复杂属性和行为信息映射到一个连续的数值向量空间中，使得相似用户在该空间中的Embedding向量距离相近。在实时推荐系统的实践中，借助Flink实现实时更新用户Embedding意味着当用户产生新的行为数据时，能够立刻反映到Embedding向量上，进而快速调整推荐策略，提升推荐结果的相关性和实时性。