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FileBeat + Flume + Kafka + HDFS + Neo4j + SparkStreaming + MySQL:【案例】三度关系推荐V1.0版本01:项目介绍

FileBeat + Flume + Kafka + HDFS + Neo4j + SparkStreaming + MySQL:【案例】三度关系推荐V1.0版本01:项目介绍

一、项目效果

在直播平台中,用户在主播页面关注该主播时,粉丝状态栏下方插入三度关系推荐模块,显示该主播的粉丝同时又关注了哪些主播
按照推荐重合度且满足一定的筛选条件进行择优展示,这样推荐的主播才是用户最可能会喜欢的。

这样可以帮助用户发现更多他喜欢的主播,促进用户活跃,进而挖掘用户消费潜力。

二、项目需求分析

想要实现前面所说的三度关系推荐,是需要有数据来支撑的,那么数据从哪里来呢?
这就涉及到我们的第一块内容,数据采集:
我们需要将项目中需要的所有数据全部采集过来,包括离线数据和实时数据

这些数据采集过来以后就需要涉及第二块内容了,数据存储,
离线数据一般存储到分布式文件系统中,实时数据一般存储到消息队列中

数据存储起来以后就需要涉及到数据计算了,
数据计算模块对前面存储起来的数据进行计算,分为离线计算和实时计算,计算之后的结果数据还会进行存储

计算出来结果之后就会涉及到数据展示了
将数据在页面中展现,查看最终的推荐效果
所以这个项目的四个大模块之间的关系是这样的

在这里我们先从整体上对这个项目进行了一个划分,后面还会有更详细的划分。

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