【Spark Summit East 2017】基于Spark的可扩展的层次聚类算法-低调大师

【Spark Summit East 2017】基于Spark的可扩展的层次聚类算法

2017-02-18 671

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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。

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

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。

2017-02-19

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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Anand Iyer在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了构建于通用数据流框架上的时间演化图处理系统Tegra，并介绍了间隔拍摄（Timelapse）来呈现两个计算模型：用于对于进化图的多个快照进行计算的时序分析模型，以及能够有效更新结果的广义增量计算模型。

2017-02-19

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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