【Spark Summit EU 2016】Sparkling Water 2.0:下一代基于Spark的机器学习平台-低调大师

【Spark Summit EU 2016】Sparkling Water 2.0:下一代基于Spark的机器学习平台

2017-02-13 576

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本讲义出自Jakub Háva在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了由开源的人工智能平台H2O.AI结合Spark构建的机器学习平台Sparkling Water，Sparkling Water集成了H2O平台与Spark生态系统，使用了H2O的数据结构以及算法与Spark的API，Sparkling Water平台将用于构建人工智能和机器学习的应用。

Jakub Háva在演讲中，从建立模型、数据治理再到流处理等一系列如何使用Sparkling Water进行了分享，并对于Sparkling Water平台的内部架构设计进行了介绍。

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【Spark Summit EU 2016】快速数据处理最佳拍档：Spark+ Ignite

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Christos Erotocritou在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了Apache的通用数据库缓存系统——Ignite项目，Apache Ignite允许用户将常用的热数据储存在内存中，它支持分片和复制两种方式，让开发者可以均匀地将数据分布式到整个集群的主机上。同时，Ignite还支撑任何底层存储平台，不管是RDBMS、NoSQL，又或是HDFS。除此之外，Christos Erotocritou还介绍了Hadoop与Spark进行集成以及Spark与Ignite集成，以及内存文件系统等相关内容。

2017-02-14

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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 Simon Whitear在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了用于监控，识别并优化低效Spark的工具Sparklint。由于成功的Spark集群的规模往往会迅速扩张，往往会出现能力与任务不匹配的情况并造成资源竞争，为了使得Spark集群的效率得到提升，所以需要Sparklint这样的监控优化工具。

2017-02-14

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