【Spark Summit East 2017】Drizzle——Spark的低延迟执行-低调大师

【Spark Summit East 2017】Drizzle——Spark的低延迟执行

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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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【Spark Summit East 2017】商品集群上的时间演化图处理

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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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Kees Jan de Vries在Spark Summit East 2017上的演讲，骗子总试图使用盗取来的信用卡购买商品，预定机票和酒店等，这伤害了持卡人的信任和供应商在世界各地的业务，本讲义介绍了使用开源大数据软件：Spark, Spark ML, H2O, Hive, Esper等构建的实时防欺诈引擎，并介绍了面对的挑战。

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