【Spark Summit EU 2016】汽车研发中基于Spark的时间序列分析-低调大师

【Spark Summit EU 2016】汽车研发中基于Spark的时间序列分析

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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。

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

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】使用Redis模型为Spark-ML加速

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Shay Nativ与Dvir Volk在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了支持网络、可基于内存也可持久化的日志型、开源的Key-Value数据库Redis，并介绍了Spark与Redis的集成方式，还介绍了为了使Redis能够实现更多的功能对其模型进行进一步研发并将其用于Spark-ML的相关内容。

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