【Spark Summit EU 2016】基于Spark+Lucene构建近实时预测模型-低调大师

【Spark Summit EU 2016】基于Spark+Lucene构建近实时预测模型

2017-02-11 572

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。

本讲义出自Debasish Das与Pramod Narasimha在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了基于Spark和Lucene构建的近实时预测模型。

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【Spark Summit East 2017】RISE实验室: 赋能智能实时决策

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Ion Stoica在Spark Summit East 2017上的演讲，主要分享了其所在的加州大学伯克利分校的RISE实验室的研究方向，并讨论了一些RISE技术能够输出的应用方向。对于计算而言，一个巨大的挑战就是使机器能够自动并且智能地行动，也就是基于他们周围的信息采取快速而又适当的行动。为了实现这一目标，加州大学伯克利分校的Ion Stoica团队开始研发能够提供可以安全执行的实时智能的数据密集型系统，也就是RISE。

2017-02-12

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Ruben Pulido和Behar Veliqi在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了IBM公司的沃森媒体分析系统，介绍了该系统之前针对于单租户的架构，所需面对的多租户挑战和面对该挑战产生出的新系统架构。在讲义的最后Ruben Pulido和Behar Veliqi总结了从沃森媒体分析系统架构演变过程中所获取的经验，新的发展途径可能会基于Spark、Kafka和Zookeeper，并将具有健壮性的特点，能够满足延迟和吞吐量的需求，并且能够支持更多的分析。

2017-02-12

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