【Spark Summit EU 2016】Spark与Couchbase——使用Spark扩展数据库操作-低调大师

【Spark Summit EU 2016】Spark与Couchbase——使用Spark扩展数据库操作

2017-02-12 677

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Michael Nitschinger在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了Spark与Couchbase结合来扩展对于数据库的操作，并分享了使用Spark与Couchbase进行分析与机器学习、数据集成等用例，以及两种部署方式。除此之外，Michael Nitschinger还对于Spark与Couchbase结合对于数据的访问方式进行了详细地介绍。

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【Spark Summit EU 2016】在Spark集群中内置Elasticsearch

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Oscar Castaneda在Spark Summit EU上的演讲，在使用ES-Hadoop进行开发的过程中，使Elasticsearch运行在Spark集群外部是一件非常繁琐的事情，为了在开发过程中更好地Elasticsearch实例，并且尽可能地降低开发团队之间的依赖关系，使用ES快照作为团队合作的接口，并且提高QA的效率，所以提出了在Spark集群中内置Elasticsearch的方式。

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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Ram Sriharsha与Vlad Feinberg在Spark Summit EU上的演讲，首先介绍了什么是在线学习，其实在线学习的主要特点就是在每个数据点都会更新数据参数，但是却无法再次访问之前的数据点。在演讲中还分享了在线学习的优点以及目前分布式在线学习所面临的挑战，之后还介绍了Structured Streaming流数据处理引擎，以及基于Structured Streaming的机器学习模型。

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