【Spark Summit East 2017】使用Spark RDD构建用户应用-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用Spark RDD构建用户应用

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本讲义出自Tejas Patil在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了与SQL类的Hive相比，使用Spark RDD API开发用户应用的几个优点，并介绍了如何进行数据分布，避免数据倾斜，如何优化特定于应用程序的优化以及建立可靠的数据管道，为了说明以上的优点，Tejas Patil在演讲中展示了原本基于Hive的经过重新设计基于Spark的大规模复杂语言训练模型管道。

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【Spark Summit East 2017】从解决Spark陷阱中学到的问题解决清单

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Justin Pihony与Stavros Kontopoulos在Spark Summit East 2017上的演讲，因为Spark，大数据应用程序的编写并不简单，讲义中分享了Lightbend帮助客户在Spark中发现很多的隐藏陷阱，介绍了应该如何洞察这些陷阱和如何避免出现相同的错误。

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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Ed Barnes与Ruslan Vaulin在Spark Summit East 2017上的演讲，我们都害怕“失去的任务”和“容器由于超出内存限制被Yarn关闭”的消息在Spark Yarn的应用程序出现的比例增多。甚至在分布式Yarn环境中，回答“应用程序使用了多少内存?”这个问题都是非常棘手的。为观察Spark的重要统计工作，包括executor-by-executor内存和CPU使用，JDK以及pySpark Yarn容器中的python的部分，Sqrrl已经开发了一个测试框架。

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