【Spark Summit EU 2016】Sparklint:Spark监控，识别与优化利器-低调大师

【Spark Summit EU 2016】Sparklint:Spark监控，识别与优化利器

2017-02-13 611 89

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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。

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2017-02-14 00:00:00

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

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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2017-02-15 00:00:00

【Spark Summit EU 2016】Spark中的自动检查点

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Nimbus Goehausen在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了面对需要自动保证Spark的数据来源以及存储路径正确，并且在对于需要保存的数据进行保存而对于需要改变的数据进行改变，所以需要在Spark工作流中使用自动检查点来对以上要求进行保障，本讲义就主要介绍了Spark中自动检查点的设计动机、工作原理以及使用方法。

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