大数据分析中的实时推荐是如何实现的？

实时推荐需要使用实时处理框架结合推荐算法，从而做到对数据的实时处理和推荐。实时处理框架有Storm、Flink、SparkStreaming，组件可以对接Kafka，获取实时流数据，在实时框架内部实现对数据的处理过程。

1、实时推荐需要借助实时计算框架例如Spark或是Strom技术，
2、数据采集采用Flume+Kafka作为数据缓存和分发作用
3、同时还需要有非常适合的实时推荐算法，例如基于用户画像的实时推荐，或是基于用户行为的实施推荐、或是对商品相识度的实施推荐等不同的算法