回顾 | SPARK + AI SUMMIT 2020 中文精华版线上峰会圆满结束(附PPT下载)
7月4日~7月5日,2020 年首场 SPARK + AI SUMMIT 2020 中文精华版线上峰会圆满结束。本次活动精选北美summit优质内容,由 Apache Spark 核心贡献者们在原版英文 talk 的基础上进行翻译及解说。
点击链接免费下载完整峰会PPT资料:
大会亮点:
- 十五位巨星级中文解说嘉宾
- 国际知名厂商最新应用案例
- Apache Spark 3.0最新成果及未来动向
- 首届Spark+AI医疗诊断比赛独家探秘
除 Databricks、Facebook、阿里巴巴、Intel 、领英等一线厂商的经典应用场景外,还有Ray、SQL、Structured Streaming、 MLflow、Koalas、K8s、Delta lake 等新奇议题及社区生态的最新落地。
Meetup 议题回顾:
SPARK + AI SUMMIT 2020 中文精华版线上峰会—7月4日上午议题
SPARK中文峰会上海会场预告篇|Ray On Spark
SPARK + AI SUMMIT 2020 中文精华版线上峰会—7月5日议题
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作者介绍: 李猛(ynuosoft),Elastic-stack 产品深度用户,ES 认证工程师,2012 年接触 Elasticsearch,对 Elastic-Stack 开发、架构、运维等方面有深入体验,实践过多种 Elasticsearch 项目,最暴力的大数据分析应用,最复杂的业务系统应用;业余为企业提供 Elastic-stack 咨询培训以及调优实施。 现状背景 背景需求 产品信息,数据量在几个 TB 级以上,每种工业产品都有大量的标签信息,标签信息多数属于数值类型,且是属于范围那种数据,如某安防头盔尺寸是 L 码,配合适合范围55cm~65cm,对于此种数据查询,若标签属性较少,还可以走传统的数据库索引查询,若标签属性很多,则显然很吃力。 原有方案 企业技术负责人入行IT很早,原始的技术栈组合是 Sqlserver+Clucene 组合,原始工业产品信息存储在数据库中,搜索查询走 Clucene,有很多问题,如下: • 自主包装 Clucene 核心库,框架与业务代码深度耦合,单次需求变更都需要发布版本,不具备稳定性• 索引实时更新几乎没有,属于离线更新,且更新一次周期...
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