周总结报告7

一、本周进展回顾
（一）时间投入
本周总学习时长 32 小时，分配如下：

大数据技术：15 小时（Spark 调优、Flink 状态管理）
Java Web：9 小时（个性化推荐功能集成、系统测试）
Python：6 小时（推荐算法优化、结果验证）
问题解决：2 小时（Spark 数据倾斜、Flink 状态后端配置）
（二）学习与实践内容
大数据技术
Spark：针对 Spark 任务数据倾斜问题，学习并实践了多种解决方法，如分区键优化、加盐法等；研究 Spark 的资源调优策略，包括 Executor 内存、CPU 核心数、并行度等参数的调整，通过实际测试对比不同参数配置下的任务执行效率。
Flink：深入学习 Flink 的状态管理，了解 Keyed State 和 Operator State 的区别与适用场景；配置 Flink 的状态后端，将状态存储到 RocksDB，以支持大状态作业的运行；实践 Flink 的状态快照与恢复机制，确保作业在故障时能准确恢复。
Java Web
集成 Python 开发的个性化推荐功能，通过 RESTful 接口与 Python 服务进行交互，前端页面能够根据用户聚类结果展示个性化的内容推荐；对 Java Web 系统进行全面的功能测试和压力测试，修复了测试过程中发现的一些 Bug，优化了系统在高并发场景下的性能。
Python
对推荐算法进行优化，尝试结合协同过滤和内容过滤的方法，提高推荐的准确性；对优化后的推荐结果进行验证，通过对比不同算法的推荐命中率和用户反馈，评估算法效果。
二、下周计划安排
大数据方向：学习大数据安全相关知识，了解 Hadoop、Spark 等组件的安全配置与防护措施；尝试将大数据技术应用到一个完整的小项目中，涵盖数据采集、处理、分析和展示等环节。
Java Web 与 Python：根据系统测试结果，进一步优化 Java Web 应用的性能和用户体验；对 Python 推荐系统进行持续迭代，添加更多的特征和优化策略。
三、本周遇到的问题
技术难题：Spark 在处理特定数据集时出现严重的数据倾斜，经过多次尝试不同的解决方案后才得到缓解；Flink 配置状态后端时，遇到版本兼容性问题，通过查阅官方文档和社区资料解决。
学习反思：大数据技术的安全防护也是非常重要的环节，之前学习中有所忽视，后续需要加强这方面的学习；在项目实践中，要更注重技术的综合性运用，提升自己解决实际问题的能力。