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【Spark Summit EU 2016】Spark Steaming + 动态配置+动态分配构建弹性流计算

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Shaun Klopfenstein和Neelesh Shastry在Spark Summit EU上的演讲,主要介绍了为了面对当前大数据分析的业务需求和SaaS需求,使用Spark Steaming的优势所在,以及为了应对Spark+Kafka所带来的挑战,所设计出的Marketo框架。并且分享了Marketo框架强大的动态配置能力、偏移管理、多租户DStream以及动态资源分配的能力。

【Spark Summit EU 2016】从Spark中学会的问题解决秘诀

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Stavros kontopoulos与Justin Pihony在Spark Summit EU 2016上的演讲,在演讲中他们分享了内存空间不足问题(OOM)、该方法不存在问题、大小混乱问题以及安全的流恢复问题,以及如何使用Spark解决相应的问题。

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