【Spark Summit East 2017】Spark，类型函数式编程的引诱者-低调大师

【Spark Summit East 2017】Spark，类型函数式编程的引诱者

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

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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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John W u在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了在Spark生态系统中使用机器学习技术对于一系列应用的用户行为进行分析理解的经验。在这种背景下，Spark使得大型高性能计算系统的强大计算能力可以被可用行为经济学家使用，而不需要像科学家那样去了解并行计算。

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