【Spark Summit East 2017】使用Spark进行可伸缩的元基因组分析-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用Spark进行可伸缩的元基因组分析

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本讲义出自Zhong Wang在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了元基因组分析的相关概念以及目前面临的计算上的挑战，实验表明，使用Spark进行元基因组数据分析的速度、可扩展性、健壮性都非常不错，并且最重要的一点十分容易编程实现，对于元基因组分析来说，Spark是一个具成本效益比较高的解决方案并且能够快速开发和部署的方案。

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【Spark Summit East 2017】用Yarn监控Scala和Python Spark工作的动态资源使用情况

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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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Jeff Smith与Rohan Aletty在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了如何使用Spark作为学习工具，在函数式编程等领域构建技能栈，介绍了从基础工作Scala和函数式编程的概念到完全实现机器学习管道，并讲解了Spark以及MLlib。

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