【Spark Summit East 2017】迈向实时：为个性化创建不断更新频率的数据集-低调大师

【Spark Summit East 2017】迈向实时：为个性化创建不断更新频率的数据集

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本讲义出自Shriya Arora在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了NETFLIX使用Spark处理个性化数据集空间的经验，并分享了使用流处理大规模的个性化数据集的案例，对于从批处理到流计算的转型意识以及这一过程中必须要面对的技术挑战。

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【Spark Summit East 2017】基于Spark的行为分析研究

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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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Jose Nandez在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用Spark与Python API对于仙女星系的数据进行交互式数据分析，Spark-Python代码充分利用了Spark RDDs进行查询来帮助预测某一对像是否属于仙女星系。

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