【Spark Summit East 2017】商品集群上的时间演化图处理-低调大师

【Spark Summit East 2017】商品集群上的时间演化图处理

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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。

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

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。

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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Shivaram Venkataraman在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Spark的低延迟执行引擎——Drizzle，其设计目的在于对流进行处理以及进行迭代工作。目前Spark使用BSP计算模型，并每个任务结束时通知调度器，这就增加了额外的开销，导致导致吞吐量降低，延迟增加，而Drizzle引入了组调度，也就是一次可以对于一组的计算进行规划。

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