基于storm的在线视频推荐算法。算法根据youtube的推荐算法  算法相对简单，能够觉得是关联规则仅仅挖掘频繁二项集。以下给出与storm的结合实如今线实时算法 ，
关于storm见这里。首先给出数据流图（不同颜色的线条代表不同的数据流。在storm里面bolt也是能够声明数据流的。）

关联规则挖掘数据项的时候，有事务的概念。这里的事务的定义为：给定时间窗体内用户看过的视频集。

所以。我们须要这样一个bolt,依据实时日志收集每一个用户看过的视频集----user_videos aggregate bolt。 我们如何挖掘频繁二项集呢？事实上就是视频对共同出现的次数。当视频a和b被共同观看的次数（用户看了视频a又看了视频b）大于某个阈值的时候。｛a , b｝就是一个频繁二项集。

所以我们定时的输出a:b这种视频对。然后对其计数就可以。

这个任务是由video_pair counter bolt完毕的。这样频繁项挖掘基本完了，假设对于推荐可能须要再走一步：对于看了a的人推荐b 的可信度有多高？假设为a推荐了b。那么对于b的曝光来说提升度是多少呢（能够这样理解。b本身非常热门，你再把b推荐出来对于b本身曝光量没有多大作用,这也叫打压热门）？ 所以我们须要一个计数器，里面有每一个视频被观看的次数---video_counter_bolt。这样，我们就有了youtube算法公式所须要的全部值。

storm本身是流式的，我们这里须要用到统计用户看过的视频集，所以得有一个池子。不停的收集用户看过的视频。定时的放水（定时放水的任务就有timed_notifier_spout完毕）。所以总体的流程例如以下描写叙述：

1、rt-log spout按user分组，将数据流推给uva-bolt.

2、tn-spout 会定期向下游推送时间窗体关闭的通知

3、uva-bolt里面维护一个map , 里面是用户到其观看过的视频集的映射。它第接收到一条日志就会更新这个map 。 同一时候向计数器vc-bolt发送一条播放数据.当收到tn-spout的通知时，便会将map里面的数据构建成视频对，分组后推送给相关的vp-bolt.

4、vp-bolt 也会维护一个map , 用以视频对的计数。

当收到tn-spout的通知时向vc-bolt发送这些统计信息，并清空这个map.

3、vc-bolt内容也维护一个map , 里面是视频到其他被观看次数的映射 。

它每接收到一条日志都会分析日志的类型， 假设是计数类型的就会更新这个map .假设收到vp-bolt的数据。便会计算两两视频的相似度（youtube的公式）。

整个topology结构代码:

 <span style="white-space:pre">		</span>TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

	        SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(new ZkHosts(conf.getString("zk.server")),

                                    conf.getString("topic"),conf.getString("zk.path"),conf.getString("myid"));

	        spoutConfig.scheme = new NginxLogScheme();

                builder.setSpout("nt-spout" , new NotifierSpout(900) , 1);

	        builder.setSpout("log-spout", new KafkaSpout(spoutConfig), 3);

	        builder.setBolt("uv-bolt", new UserVideoAggregationBolt(), conf.getInt("blot.threads"))

                    .fieldsGrouping("log-spout" , new Fields("cookie")).allGrouping("nt-spout" , "nt");

	        builder.setBolt("vp-bolt", new VideoPairBolt(), 3).fieldsGrouping("uv-bolt" , "vp" , new Fields("vidPair"))

                    .allGrouping("nt-spout" , "nt");

	        builder.setBolt("vc-bolt", new VideoCountBolt(), 3).allGrouping("uv-bolt" , "vc")

	        	.fieldsGrouping("vp-bolt" , "vc" , new Fields("vidPair"))

                .allGrouping("nt-spout" , "nt").addConfiguration("mysql.host", conf.getString("mysql.host"))

	        	.addConfiguration("mysql.usr",conf.getString("mysql.usr"))

	            .addConfiguration("mysql.pass",conf.getString("mysql.pass"))

	            .addConfiguration("mysql.port",conf.getInt("mysql.port"))

	            .addConfiguration("mysql.schema",conf.getString("mysql.schema"));

                builder.setBolt("rec-redis-bolt" , new RedisRecBolt() , 1).allGrouping("nt-spout" , "nt")

                    .addConfiguration("mysql.host", conf.getString("mysql.host"))

                    .addConfiguration("mysql.usr",conf.getString("mysql.usr"))

                    .addConfiguration("mysql.pass",conf.getString("mysql.pass"))

                    .addConfiguration("mysql.port",conf.getInt("mysql.port"))

                    .addConfiguration("mysql.schema",conf.getString("mysql.schema"));

注意事项：

1、bolt的outputcollector对于并发可能报错。须要一个定制的线程安全的outputcollector 。

2、这样的实现方式属于试验性，不知其是否科学

3、storm会自己主动重新启动bolt , 理由是worker heartbeat timeout ， 引起这个的问题可能是worker gc的问题。由于我这里有非常多的内存缓存，所以会出现频繁full gc

以至于超时。这样的频繁的full gc非常可能是因为定期向下游放水时短时间内生成大量对象造成的。

4、以上代码仅限结构參考，没有整理。

我们用到了kafka.