周总结报告6

一、本周进展回顾
（一）时间投入
本周总学习时长 30 小时，分配如下：

大数据技术：14 小时（Spark、Flink）
Java Web：8 小时（WebSocket 模块优化、系统安全加固）
Python：6 小时（用户行为数据聚类、结果可视化）
问题解决：2 小时（Spark 任务资源分配、Flink 作业延迟）
（二）学习与实践内容
大数据技术
Spark：搭建 Spark 集群，学习 RDD 的概念、创建与转换操作，实践使用 Spark Core 进行数据处理；学习 Spark SQL，将 DataFrame 与 RDD 结合，进行结构化数据查询与分析；尝试编写 Spark Streaming 程序，处理实时数据流。
Flink：安装部署 Flink 集群，了解 Flink 的架构与核心组件；编写简单的 Flink 作业，实现数据的实时处理与计算；对比 Spark Streaming，体会 Flink 在低延迟、 Exactly-Once 语义等方面的优势。
Java Web
对 WebSocket 模块进行优化，实现消息按类型过滤，只有符合用户订阅条件的日志消息才会推送到前端；添加历史消息存储功能，将一定时间范围内的消息保存到数据库，方便用户回溯查看；进行系统安全加固，修复了几个 SQL 注入和 XSS 漏洞，增强了应用的安全性。
Python
使用 K-means 算法对清洗后的用户行为数据进行聚类分析，根据用户的访问频率、操作类型等特征将用户分为不同群体；利用 Matplotlib 和 Seaborn 对聚类结果进行可视化展示，生成直观的图表（如雷达图、柱状图），清晰呈现不同用户群体的行为特点。
二、下周计划安排
大数据方向：深入学习 Spark 和 Flink 的高级特性，如 Spark 的调优、Flink 的状态管理等；尝试将 Spark 和 Flink 应用到实际的大数据处理场景中，解决更复杂的数据处理问题。
Java Web 与 Python：对 Java Web 系统进行全面的测试与优化，确保系统稳定高效运行；结合聚类分析结果，用 Python 开发个性化推荐功能，集成到 Java Web 应用中。
三、本周遇到的问题
技术难题：Spark 任务在处理大规模数据时，资源分配不合理导致任务执行缓慢，通过调整 Executor 内存和 CPU 核心数解决；Flink 作业存在一定的延迟，优化作业的并行度和算子链后延迟降低。
学习反思：在应用 Spark 和 Flink 解决实际问题时，发现自己对技术的掌握还不够熟练，需要更多的实践来加深理解和运用能力。