我想实现一个可以实时生成推荐音乐播放列表的音乐推荐系统。我相信这可以在Prediction.io中实现......
然而，由于Prediction.io的设计，我需要调用pio train，pio deploy，以便用用户完成的新动作（如音乐等）更新学习模型。因此，我需要每2小时（或另一个适当的时间间隔）运行这些命令。
我最近遇到了Apache Storm，我非常喜欢“实时hadoop”处理的概念。因此，我在考虑是否可以将Prediction.io与Apache Storm结合使用，以便学习“在线”完成，这将允许我的应用程序在用户的一些喜欢/操作中推荐音乐，而不是让用户等待直到学习模型更新。
如果这不可行，那么是否可以将Spark的Mllib合并到Apache Storm bolt（java）中，因为我可以用它构建推荐系统（而且看起来Pred.io本身也建立在Apache Spark上） ？
提前致谢！
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用例似乎可行，但我不认为“需要每隔几个小时运行一次”作为使用风暴的良好动机。另一方面，如果您的学习数据是“流式”，则可以对风暴拓扑建模，以便在每次新数据到达时更新其内部知识库。这将允许您在每次用户查询时使用最新的知识库。
关于哪些库可以与Storm一起使用，任何java库（实际上任何语言中的任何库，如果它可以与java接口）都应该有效。