【Spark Summit East 2017】使用开源大数据软件构建实时防欺诈引擎-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用开源大数据软件构建实时防欺诈引擎

2017-02-18 603 89

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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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2017-02-19 00:00:00

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

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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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解

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David Talby在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了一个通过自由文本格式的病人记录给出临床诊断推理和实时的参考意见的端到端系统，该系统的架构是构建在Kafka与Spark Streaming之上的，该系统可以实时地对于数据进行获取和加工，并使用Spark & MLLib进行建模，并通过Elasticsearch使得用户可以低延迟地对于结果进行访问。

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