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小红书如何实现高效推荐?解密背后的大数据计算平台架构
小红书作为生活分享类社区,目前有8500万用户,年同比增长为300%,大约每天有30亿条笔记在发现首页进行展示。推荐是小红书非常核心且重要的场景之一,本文主要分享在推荐业务场景中小红书的实时计算应用。
【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解
本讲义出自David Talby在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了一个通过自由文本格式的病人记录给出临床诊断推理和实时的参考意见的端到端系统,该系统的架构是构建在Kafka与Spark Streaming之上的,该系统可以实时地对于数据进行获取和加工,并使用Spark & MLLib进行建模,并通过Elasticsearch使得用户可以低延迟地对于结果进行访问。
Windows环境下Flink消费Kafka实现热词统计
前言碎语 昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能,今天升级下,将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。
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