2024.8.31

本周重点研究了Kafka和Spark的结合使用，了解了如何通过Kafka进行数据的高效传输，并使用Spark Streaming进行实时处理。我在本地环境中搭建了一个完整的流处理管道，从Kafka获取数据，并通过Spark Streaming进行实时计算和结果输出。此外，Python方面，我继续学习了分布式机器学习，特别是如何使用分布式计算资源来加速模型训练，同时探索了Hadoop生态系统中的其他机器学习工具，如Mahout。

本周总共花费了大约34小时在学习上。Kafka和Spark结合使用的学习占据了18小时，分布式机器学习的学习占据了10小时，Hadoop生态系统中的其他工具占据了6小时。

花在编写代码上的时间约为24小时，其中12小时用于Kafka和Spark Streaming的集成代码，8小时用于分布式机器学习代码的编写，4小时用于测试和调试Hadoop生态系统中的机器学习工具。

本周遇到的主要问题是在Kafka和Spark Streaming集成时，如何处理高吞吐量数据和流处理的性能优化，解决这些问题花费了约7小时。此外，在使用Hadoop生态系统中的机器学习工具时，遇到了一些配置和兼容性的问题，花费了3小时进行排查和修复。

下周计划深入学习大数据环境下的实时处理和批处理的结合使用，了解如何在实际生产环境中实现高效的混合处理架构。同时，继续研究分布式机器学习的部署和优化，探索如何在云环境中进行大规模机器学习。

本周在Kafka和Spark Streaming的集成中，遇到了处理高吞吐量数据的性能瓶颈，这让我认识到在流处理系统中，性能优化是一个持续性的挑战。此外，Hadoop生态系统中的一些机器学习工具在配置和兼容性方面仍然存在挑战，需要进一步深入研究。