【Spark Summit EU 2016】SparkOscope:优化Spark的跨栈监控与可视化框架-低调大师

【Spark Summit EU 2016】SparkOscope:优化Spark的跨栈监控与可视化框架

2017-02-12 791

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本讲义出自Yiannis Gkoufas在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了Spark监控框架的基本架构，并且对于Spark监控框架的扩展SparkOscope进行了详细地介绍，对于SparkOscope的架构基本原理以及基本安装方式等进行了介绍。

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【Spark Summit EU 2016】使用Java Agent扩展Spark

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Jaroslav Bachorik与Adrian Popescu在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了Spark缓存中出现的关于when, what, where的挑战问题以及应对这一挑战使用RDDs的解决算法。并介绍了Java Agent的相关内容，如何使用Java Agent来扩展Spark，如何在分布式集群上使用Agent以及Yarn定位服务的相关内容。

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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 Mike Percy在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了Cloudera开发的大型开源储存引擎 Kudu，该引擎用于储存和服务大量不同类型的非结构化数据，并且介绍了使用Kudu+Spark SQL对于数据进行快速分析的方法，并分享了多个使用Kudu+Spark SQL进行数据分析的实际案例。

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