【Spark Summit EU 2016】寻找流式数据中的异常：一种有趣的可伸缩方法-低调大师

【Spark Summit EU 2016】寻找流式数据中的异常：一种有趣的可伸缩方法

2017-02-12 634

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Casey Stella在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了流数据分析和其优缺点以及异常数据分析的方法，还介绍了在分布式计算框架中可以附加到时间序列数据流的混合异常分析方法，并详细介绍了这种可伸缩的异常分析方法的架构设计。

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【Spark Summit EU 2016】对于Spark而言，只用Scala就足够了

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Dean Wampler在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了Scala在Spark上的使用，以及Scala能够在Spark上发挥的作用，并在讲义中提供在Spark上使用Scala的相关指导的网址。 Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala与Spark的搭配可以称得上完美，Scala的两大优点：1.基于JVM，和Hadoop、YARN等集成比较容易；2.函数式编程语言，从对外API到对内实现上都更容易统一范式，都完美地符合Spark的要求。

2017-02-13

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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Miha Pelko与Til Piffl在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了汽车行业目前已经成为了主要的数据产生者，由于汽车行业的数据问题比较特殊，所以需要进行并行的时间序列分析。除此之外还介绍了关于多传感器时间序列分析的Spark API——DaSense，并行状态机在汽车行业的使用以及并行的大数据解决方案。

2017-02-13

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