【Spark Summit East 2017】Ernest：基于Spark的性能预测大规模分析框架-低调大师

【Spark Summit East 2017】Ernest：基于Spark的性能预测大规模分析框架

2017-02-18 612

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本讲义出自Shivaram Venkataraman在Spark Summit East 2017上的演讲，近期使用Spark进行机器学习，基因组学和科学分析呈现增长的趋势，然而将这些应用部署在云计算平台上是有一定挑战性的，而应对上述挑战的关键在于有能力预测的应用程序在保持高性能的状态下所需要的资源配置，这样就可以自动选择最优配置。本讲义主要介绍了Ernest——性能预测大规模分析的框架。

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【Spark Summit East 2017】将HPC算法引入大数据平台

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Nikolay Malitsky在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用轻量级源工具集开发的，基于MPI的Spark平台的扩展，扩展的背景和原理正如题目所示：将HPC算法引入大数据平台。

2017-02-18

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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Chen Jin在Spark Summit East 2017上的演讲，数据挖掘的第一步工作就是进行聚类，聚类的目标是减少数据冗余或者定义数据类型，层次聚类，是一种被广泛使用的集群技术，它可以通过提出潜在的组织结构从而提供更丰富的表现方式。面对并行算法的挑战性，在讲义中Chen Jin通过将其转化为最小生成树问题设计一个单键分层聚类的并行实现方法。

2017-02-19

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