流式计算 · 推荐系统实战
📖 30章
完整版
01
流式计算基础
流批区别 · Lambda/Kappa架构
02
推荐系统概述
召回·排序·重排 · 实时价值
03
消息队列选型
Kafka核心 · Topic/Partition/CG
04
Flink入门
发展史 · 事件驱动 · 有状态计算
05
Flink编程模型
DataStream API · Source/Sink · 算子
06
Flink时间语义
Event/Processing/Ingestion · Watermark
07
Flink状态管理
Keyed/Operator State · 后端 · TTL
08
Flink容错机制
Checkpoint/Savepoint · Exactly-Once
09
实时特征工程
静态/动态/实时 · 滑动窗口 · 计数比率
10
用户画像实时更新
兴趣标签 · 行为序列 · Redis/HBase
11
物品特征实时计算
实时热度 · 内容特征 · 协同过滤
12
实时召回策略
协同召回 · 热门召回 · 向量ANN
13
实时排序模型
在线服务 · 特征拼接 · 模型预估
14
Flink SQL在推荐中的应用
SQL语法 · 维表Join · 实时ETL
15
实时特征存储
Redis/Aerospike · 版本管理 · 一致性
16
实时AB测试
流量分桶 · 实验平台 · 效果监控
17
实时去重与防抖
行为去重 · Same Item过滤 · 布隆
18
实时重排策略
多样性打散 · MMR · 业务规则
19
实时模型更新
在线学习 · 增量训练 · 热加载
20
实时监控与告警
Flink延迟/吞吐 · 数据质量 · 模型效果
21
实时数据湖
Iceberg/Hudi · 数据回溯 · CDC
22
实时特征平台
生产消费解耦 · 血缘追踪 · 复用
23
实时推荐引擎架构
数据流/计算/存储/服务层 · 延迟分析
24
实时推荐性能优化
算子链 · 反压 · 资源调整 · 序列化
25
实时推荐案例
新闻 · 短视频 · 电商实时推荐
26
实时与离线协同
混合策略 · 冷启动 · 模型一致性
27
实时推荐安全
差分隐私 · 对抗防御 · 数据脱敏
28
实时推荐成本控制
资源/存储/计算成本优化
29
实时推荐未来趋势
流式图计算 · 实时强化 · 多模态
30
项目实战
完整实时推荐系统搭建