随着5G的发展和6G的布局,网络数据呈现爆炸式增长,从“互联网+”到智慧城市,科技的不断创新与进步给人们的生活带来了很多便利。然而,随着数据量的日益庞大,人们获取信息难度也在增大,此时,推荐系统则可以帮助人们快速地找到感兴趣的内容和信息。如何高效精准地搜集到有效信息对推荐系统至关重要,而推荐系统的效率和准确度是依靠推荐系统的架构和推荐算法共同决定的。从现有的推荐系统来看,首先,早期的Hadoop框架虽然能够满足用户对海量数据存储和离线训练精准度的要求,但是随着数据量的不断增加,Hadoop的Map Reduce处理速度明显降低,很难满足推荐实时性的需求。然而Spark作为大数据处理分析引擎,却能较好地解决磁盘读写速度慢的问题。然后,基于Lambda框架构建的实时大数据处理框架,虽然有较高的稳定性和容错率,并且能够把实时计算和离线预测计算分开,但是由于数据量级越来越大,数据汇总越来越困难且会产生大量的中间文件,因此服务器存储压力大大增加。此外,当短时间内用户行为发生较大变化时,推荐的准确率也会大大下降。第三,在现有的协同过滤推荐算法中,主要解决离线状态下的推荐预测,虽然离线预测的准确率较高,但是当用户偏好改变时,需要重新构建相似度矩阵,重新计算时间会大大延长。最后,虽然目前的推荐算法会根据不同时间段给予不同的信息推荐,但是在当前新冠疫情大流行背景下,推荐系统中未考虑到推荐信息是否符合当前疫情防控准则。因此,如何较好地实现实时推荐并优化推荐结果成为当前推荐系统的重要难题。针对上述问题,本文针对大众点评应用深入研究实时推荐算法和推荐系统架构,在此基础上学习Spark生态圈相关知识,最终设计并实现了基于Spark实时推荐系统,具体实现步骤如下。首先,通过分布式爬虫获取大众点评相关数据并使用Canal监听My SQL日志,构建Kafka消息队列消费实时应用数据。然后,将实时计算的结果存储在My SQL数据库中并同步Elasticsearch索引。最后,研究分析Lambda架构和Kappa架构的优缺点和使用场景,优化Kappa架构数据分析能力,并提高推荐的准确性和实时性。本文具体工作主要有以下几点:（1）为了提高数据获取效率,设计并实现了基于Docker容器的分布式网络爬虫,并且比较了分布式爬虫在Docker容器中和VM环境下运行效率。（2）详细分析实时推荐系统的功能需求,比较不同实时推荐系统架构的优缺点,最终构建基于Spark的实时推荐系统。首先,该系统基于Docker构建分布式爬虫获取大众点评数据;然后,使用Kafka消息队列,在消费爬虫数据的同时也作为实时数据流缓存模块;最后,利用Spark Streaming流处理技术进行实时计算,满足实时推荐目的。数据存储和随机访问使用My SQL数据库,并结合使用Redis数据库作为数据缓存提升系统性能。此外,使用Redis去重机制提高爬虫效率。（3）针对疫情因素对推荐结果的影响,研究ELK相关技术并基于Elasticsearch搜索引擎,结合当前实际疫情准则对召回策略进行测试和调整,优化实时推荐结果,并将最终推荐结果展示在Web前端。（4）研究Online-Learning算法（Follow The Regularized Lead）FTRL,优化数据稀疏性问题和冷启动问题,然后通过对爬虫获取的数据集进行实时推荐功能和性能的测试,最终实现本实时推荐系统预期设计目标。