【Spark Summit EU 2016】基于Spark的分布式计算，提升业务洞察力-低调大师

【Spark Summit EU 2016】基于Spark的分布式计算，提升业务洞察力

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本讲义出自Stephan Kessler在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了目前商业智能的相关技术蓝图，并且从业务应用和大数据以及数据科学的角度谈论了目前商业智能蓝图中的不足，并分享了在Spark上集成的业务功能以及如何在Spark上利用不同来源的数据，并对HANA Vora 1.3进行了介绍。

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【Spark Summit EU 2016】从使用Spark Streaming中所学到的经验

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Miklos Christine在Spark Summit EU 2016上的演讲，简单介绍了DataBricks，并主要介绍了Spark Streaming的总体架构设计，Spark Streaming与结构化的流计算相比的不同之处以及目前阶段Spark Streaming的5大问题：类型不匹配、无法找到主要偏移量、toDF不属于RDD成员、任务不是序列化的以及有关JSON记录的相关问题。

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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Tug Grall在Spark Summit EU上的演讲，主要分享了Spark如何赋能聚合型应用，使得既能够通过实时的线上计算分析保证数据的实时性价值，也能通过离线计算获取大量数据所产生的的价值，从而360度地挖掘出数据的价值。随着Hadoop以及Spark技术的不断发展，工作的时延也不断缩小，从Hadoop小时级别的时延一直发展到目前Spark流计算毫秒级别的时延。无论对于数据分析还是ETL而言，数据的价值都会随着时间的流逝而大大降低，但是随着数据量的增多，价值将会增加。为了保证数据分析以及ETL所得到结果的实时性必须使用流计算，而且流计算能够应对在计算过程中不断产生新数据的挑战。并且需要Spark所提供的聚合型计算能力，Spark既能够提供在线的计算分析能力，也能够提供离线的数据分析能力。

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