Apache Spark 通过利用分布式计算和内置机器学习库，能够构建可扩展的推荐系统。Spark 的核心优势在于其在集群中并行处理大型数据集的能力，这使得它非常适合处理构建推荐系统所需的海量用户-项目交互数据。例如，常用的技术——协同过滤——可以使用 Spark 的 MLlib 库高效实现，该库包含交替最小二乘法 (ALS) 等算法。ALS 将大型用户-项目矩阵分解为低维的潜在特征，Spark 分布式执行此计算以避免瓶颈。开发人员可以在无需专门基础设施的情况下，使用 Spark 动态跨节点扩展，在数 TB 数据上训练模型。这使得构建电子商务平台或流媒体服务所需的系统成为可能，这些系统需要随着用户偏好的变化而频繁更新。
要构建推荐系统，开发人员通常首先将数据（例如，用户评分、点击）预处理为 Spark DataFrame 或 RDD。例如，电影推荐系统可以使用显式评分（1-5 星）或隐式反馈（观看时长）作为输入。然后配置 MLlib 中的 ALS 算法，设置秩（潜在特征的数量）和正则化等参数，以防止过拟合。训练是分布式的：Spark 对输入数据进行分区并并行计算矩阵分解。训练后，模型通过将用户和项目的潜在向量相乘来生成预测。开发人员可以使用 RMSE（均方根误差）等指标在保留测试集上评估性能。对于实时推荐，Spark Streaming 或 Structured Streaming 可以与 Kafka 集成，在新用户交互发生时更新预测，确保低延迟响应。
通过 Spark 的优化，可扩展性得到了进一步增强。例如，ALS 检查点通过持久化中间结果来防止迭代计算期间的栈溢出。开发人员可以将频繁访问的数据集缓存到内存中以加速训练，并通过分区大小调整并行度来平衡节点间的负载。与分布式存储（例如，HDFS、S3）的集成简化了大型输入文件的处理。数据倾斜等挑战——即某些用户或项目交互次数过多——可以通过 Spark 的重新分区或加盐技术来缓解。此外，在生产集群中部署模型可以实现横向扩展：添加节点可以提高推荐服务的吞吐量。Spark UI 等监控工具帮助跟踪作业进度并识别瓶颈。通过结合这些特性，Spark 为构建推荐系统提供了一个强大的框架，使其能够随数据增长和用户需求无缝扩展。