然后我们来看一下推荐系统的架构是什么样子的,

比如你购买完淘宝的商品以后他就会自动的给你推荐类似的产品.

从上面可以看到,比如我要买海狗人参丸,那么当我们点击这个商品,会给nginx发送请求,然后

这个请求的记录,会被tomcat等收集,这里也就是收集用户的行为日志.

收集起来这个用户的购买行为日志以后,然后把这个日志数据,属于稳健日志,然后

通过flume进行日志收集,收集以后存到hdfs文件中存储,或者存到hbase中,但最终都是存到hdfs中,

然后再通过yarn进行调用,计算资源,比如利用spark streaming去进行实时计算,获取该用户的,历史商品访问数据,同时获取,系统中的

其他商品数据,结合用户本次购买的商品数据,把类似商品找到.

找到以后:

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