项目背景:
商家手中有拥有大量用户清单，其中包含了用户的各类属性特征，数量级千万一级。为了更精准的向用户推荐产品，商家梳理出一系列的推荐规则，随之向符合其中规则的用户推荐指定的产品。产品数量级为百一级。

诉求:
推荐规则需要根据反馈调整，因此需要允许灵活配置

输入:
用户清单，推荐规则，以及产品清单
输出:
已添加了推荐产品信息的用户清单

实现:
1.从上游接入数据，用户数据以分批次或流式输入
2.启用多线程或多进程并行处理
3.利用规则引擎解析推荐规则
4.利用pandas按推荐规则的步骤进行数据处理
5.为处理过后的用户数据分别打上对应的推荐标签
6.给用户数据按标签对应的商品添加推荐商品信息
7.数据传递给下游