【Spark Summit EU 2016】Bing规模下的Spark Streaming-低调大师

【Spark Summit EU 2016】Bing规模下的Spark Streaming

2017-02-11 658

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 Kaarthik Sivashanmugam在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了在微软公司的Bing搜索每月上百万次搜索请求、每小时数十TB数据量、成千上万台机器组成数据中心、以及多个数据处理框架这样的规模下的Spark Streaming的应用。

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【Spark Summit EU 2016】在数据仓库中引入Dataframes+Parquet

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Sol Ackerman与Franklyn D'souza在Spark Summit EU上的演讲，在已存在的数据仓库中使用Dataframes+Parquet的经验方法，实现了在保证原有代码的情况下，引进Dataframes+Parquet，并且重写比较慢的工作作为Dataframes的管道，用Spark对从输入端流入的数据进行处理并输出。

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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Sital Kedia在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了60 TB+数据规模的Spark产品用例，他在开始时首先介绍了实体排序的用例，然后介绍之前使用Hive进行的实现以及现在使用Spark的实现方式，并对于两种实现方式进行了对比。最后还分享了关于Spark的可靠性、性能的提升技巧以及配置调优技巧。

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