【Spark Summit EU 2016】Apache Kudu&Spark SQL：对快数据进行快速分析-低调大师

【Spark Summit EU 2016】Apache Kudu&Spark SQL：对快数据进行快速分析

2017-02-12 646 89

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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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2017-02-13 00:00:00

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

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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2017-02-13 00:00:00

【Spark Summit EU 2016】MLeap + Combust.ML：帮你直接将Spark Pipelines部署到生产环境

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Mikhail Semeniuk与Hollin Wilkins在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了如何通过MLeap + Combust.ML帮助开发者直接将Spark Pipelines部署到生产环境上去。将一个机器学习算法部署到生产环境上去比之前在实验环境中要困难得多，而且这常常会引发数据驱动组织的摩擦。每个人都想在这一点做的更好，能够成功的技术将能够令数据科学家和数据工程师能够在同一个平台上进行合作，而MLeap + Combust.ML就可以帮助解决这个难题。

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