几年前我第一次在国表技术社区看到Spark实战案例，，，，，，第一反映是这器材好沉。。。。。。后来发现，，，，，，像贝贝这种体量的母婴电商，，，，，，绕不开它。。。。。。今天聊国表Spark网站实际贝贝的利用场景，，，，，，不为此外，，，，，，就想看看这器材到底怎么落地。。。。。。

把“贝贝”当作一个典型的母婴电商平台，，，，，，每天有大量用户游、搜、比价、下单。。。。。。这些作为城市产生日志，，，，，，加上订单、库存、优惠券，，，，，，数据源杂乱无章。。。。。。MySQL堆到肯定量级就卡死，，，，，，这时辰Spark的价值就出来了。。。。。。?

先搞明显贝贝这种利用要处置什么数据

贝贝的数据或许分两类：用户行为数据和业务数据。。。。。。行为数据是点击、停顿、加购、珍藏，，，，，，业务数据是订单、支付、退款。。。。。。页面日志可能一天几个亿条，，，，，，订单也有几十万。。。。。。国表Spark网站上常用的做法是先把这些数据同步到HDFS或云存储，，，，，，再拿Spark做洗濯、加工。。。。。。

不做这一步，，，，，，后面的推荐、报表全都没戏。。。。。。?

国表网站上的Spark实际集中在哪几块

我翻过不少Databricks的博客和社区帖子，，，，，，发现他们聊的无非三件事：ETL、流处置和机械进建。。。。。。

ETL就是抽取、转换、加载。。。。。。贝贝能够把分歧起源的数据抽出来，，，，，，用DataFrame做洗濯，，，，，，去掉垃圾字段，，，，，，再写回数据仓库。。。。。。流处置重要对付实时数据，，，，，，好比用户鄙人单，，，，，，我们要算当前成交量。。。。。；；；；；；；到ㄔ蛘乒苡没Щ瘛⑸唐吠萍稣庑┍匾爸悄堋钡幕疃。。。。。。

国表Spark网站实际贝贝的利用场景，，，，，，其实主题就三个字：数据处置。。。。。。只是这个处置方式比传统剧本严害得多。。。。。。?

贝贝的个性化推荐竟然是这样跑起来的

这里说一个典型场景。。。。。。贝贝首页推荐，，，，，，以前是运营人为选品，，，，，，此刻想用Spark做个性化。。。。。。单一点说，，，，，，吓酌汗青行为数据训练一个协同过滤模型，，，，，，再用模型预测用户对商品的评分，，，，，，最后排序推荐。。。。。。

具体流程：日志洗濯完，，，，，，提取用户ID、商品ID、点击次数，，，，，，天生评分矩阵。。。。。。而后交给Spark MLlib里的ALS算法训练模型。。。。。。得到的推荐了局存进Redis，，，，，，用户打开App直接取。。。。。。整个过程，，，，，，Spark掌管沉活，，，，，，其他组件共同。。。。。。

听起来复杂，，，，，，现实跑通一次就领略。。。。。。?

实时报表离不开Spark Streaming

另一个高频场景是实时看板。。。。。。老板想看今天的实时销售额，，，，，，不能直接查数据库，，，，，，压力太大。。。。。。贝贝能够用Spark Structured Streaming消费Kafka里的订单新闻，，，，，，按分钟或幼时做窗口聚合，，，，，，了局写到ClickHouse或者Redis，，，，，，前端展示。。。。。。

延长能节造在几十秒以内，，，，，，昨天和今天的销量对比一眼就能看出来。。。。。。这也是国表技术网站上被反复验证过的规划。。。。。。?

运维这些Spark工作，，，，，，把稳三个细节

跑起来不难，，，，，，不变运行才考验人。。。。。。第一，，，，，，资源要预留好，，，，，，cluster mode比client mode更适合持久跑。。。。。。第二，，，，，，频仍挪用的幼工作尽量用Structured Streaming，，，，，，别每秒钟都新建session。。。。。。第三，，，，，，Spark工作要设置合理的分区数，，，，，，预防幼文件问题。。。。。。

国表Spark网站实际贝贝的利用场景，，，，，，说穿了就是让数据跑得更快。。。。。。至于多大规模适合用Spark？？？？？？？贝贝这个量级已经足够了。。。。。。你感触再幼一点的平台有必要硬上吗？？？？？？？?