实时推荐系统是一个非常重要的应用场景，可以帮助企业更好地提供个性化推荐服务。在Flink中实现实时推荐系统可以借助Flink的流式计算能力和状态管理来实现。

下面是一个简单的Flink实时推荐系统的教程，主要包括以下几个步骤：

数据准备：准备用户行为数据和商品信息数据，例如用户与商品的交互数据、用户的个人信息等。
数据处理：使用Flink的DataStream API读取和处理用户行为数据，对数据进行预处理和特征提取，例如计算用户的行为数量、商品的热度等特征。
模型训练：使用Flink的ML库或者集成其他机器学习框架，训练推荐模型，例如协同过滤、内容推荐等。
实时推荐：将训练好的模型部署到Flink任务中，实时处理用户行为数据并生成推荐结果。
结果展示：将推荐结果保存到数据库或者缓存中，并提供API供前端系统调用展示。

下面是一个简单的示例代码：

public class RealTimeRecommendationJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        DataStream<UserBehavior> userBehaviorStream = env.addSource(new UserBehaviorSource())
            .filter(behavior -> behavior.getEventType().equals("click"))
            .keyBy(UserBehavior::getUserId)
            .timeWindow(Time.hours(1))
            .aggregate(new CountAggregator());
        
        userBehaviorStream.addSink(new RedisSink());
        
        env.execute("RealTimeRecommendationJob");
    }

    public static class UserBehaviorSource implements SourceFunction<UserBehavior> {
        @Override
        public void run(SourceContext<UserBehavior> ctx) throws Exception {
            // 从数据源读取用户行为数据并发送到下游
        }

        @Override
        public void cancel() {
            // 取消操作
        }
    }

    public static class CountAggregator implements AggregateFunction<UserBehavior, Long, Long> {
        @Override
        public Long createAccumulator() {
            return 0L;
        }

        @Override
        public Long add(UserBehavior value, Long accumulator) {
            return accumulator + 1;
        }

        @Override
        public Long getResult(Long accumulator) {
            return accumulator;
        }

        @Override
        public Long merge(Long a, Long b) {
            return a + b;
        }
    }

    public static class RedisSink implements SinkFunction<UserBehavior> {
        @Override
        public void invoke(UserBehavior value, Context context) throws Exception {
            // 将推荐结果写入到Redis中
        }
    }
}

以上是一个简单的实时推荐系统的Flink作业，你可以根据实际需求进行扩展和优化。希望这个教程能够帮助你实现一个高效的实时推荐系统。