【Spark Summit East 2017】使用Spark进行时间序列分析-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用Spark进行时间序列分析

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本讲义出自Simon Ouellette在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了在Spark上与时间序列数据进行交互的Scala / Java / Python库——spark-timeseries，演讲中分享了spark-timeseries的总体设计，目前实现的功能，并将提供一些用法示例。因为项目还处于早期阶段，演讲也介绍了spark-timeseries当前的缺点和未来spark-timeseries项目的发展路线图。

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【Spark Summit East 2017】教会Spark集群弹性管理Worker

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Erik Erlandson与Trevor McKay 在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了将Openshift Origin作为实验室，实现了Spark能够创建自己的集群并且动态管理API的平台，还分享了如何充分利用Kubernetes生态系统中的API启用应用程序进行弹性部署。

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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Sim Simeonov在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Spark工作中的三个防弹原则以及他们的系统原则和设计模式。这三个原则分别是：幂等性、行级结构化日志以及不变的查询结构。

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