【Spark Summit EU 2016】Apptopia：仅凭勇气、速度与Spark集群，构建APP市场-低调大师

【Spark Summit EU 2016】Apptopia：仅凭勇气、速度与Spark集群，构建APP市场

2017-02-11 707

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Johnathan Mercer在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了作为移动应用智能公司的Apptopia，Apptopia致力于解决移动应用市场的问题，他们通过Spark将共有数据以及自己的私有数据进行结合，并利用结合后的数据进行分析预测。

Johnathan Mercer还分享了Spark以及开源工具如何改变了Apptopia，以及从改变中学习到的四点经验。

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【Spark Summit EU 2016】Spark如何赋能聚合型应用新浪潮

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。

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Yaroslav Nedashkovsky与Andy Starzhinsky在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了从数据收集到预测分析的石油行业的数据分析过程，分享了石油工业的概览，以及从数据源头到数据收集，再到数据分析的全过程，并且分享了如何利用Spark打造处理石油工业数据的全球化计算引擎。

2017-02-12

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。