2024.8.24

本周继续深入学习了Kafka的高级特性，特别是如何配置分区策略和管理副本以确保数据的高可用性和可靠性。我还研究了Kafka Streams，了解了如何使用它进行实时数据处理。与此同时，我继续学习了Spark Streaming的窗口操作和状态管理技术，尝试在本地环境中实现了一些复杂的流数据处理任务。Python方面，我开始探索分布式机器学习，学习了如何使用PySpark MLlib进行大规模数据集的机器学习模型训练。

本周总共花费了大约32小时在学习上。Kafka和Kafka Streams的学习占据了16小时，Spark Streaming占据了10小时，Python和分布式机器学习占据了6小时。

花在编写代码上的时间约为22小时，其中10小时用于编写Kafka Streams的实时数据处理代码，8小时用于编写和调试Spark Streaming作业，4小时用于编写PySpark MLlib的分布式机器学习代码。

本周遇到的主要问题是在配置Kafka Streams时，遇到了一些关于状态存储和窗口操作的复杂性问题，花费了约6小时进行调试和优化。Spark Streaming中，遇到了如何高效管理状态和处理时间窗口的问题，花费了4小时进行解决。

下周计划深入学习Kafka和Spark的结合使用，了解如何在大规模分布式环境中构建高效的流处理应用。同时，继续研究分布式机器学习，特别是如何在分布式环境下进行模型训练和部署。

本周在学习Kafka Streams时，遇到了状态管理和窗口操作的复杂性，这让我认识到在实时数据处理领域，高效管理状态和时间窗口是非常重要的。此外，分布式机器学习的学习中，遇到了数据分片和模型同步的问题，这需要进一步探索和解决。