【Spark Summit East 2017】基于Spark构建的Netflix推荐ML Pipeline-低调大师

【Spark Summit East 2017】基于Spark构建的Netflix推荐ML Pipeline

2017-02-18 668

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本讲义出自Tsai在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Netflix如何使用Apache Spark作为分布式计算框架以及机器学习技术来构建自己的算法来为8000万以上的用户进行个性化推荐，并介绍了在面对Netflix量级的用户带来的挑战中使用的技术和遇到的陷阱。

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【Spark Summit East 2017】构建于高维文档数据集上的基于时间戳的实时分析查询处理与预测模型

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Debasish Das在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了对于LuceneDAO进行的扩展，允许其从文档术语的观点来使用时间戳进行搜索和时间过滤，演讲中展示了对于一整套查询生成的API，核心观点是通过理解如何使得 Lucene能够意识到在Spark中时间意识是非常重要的，进而构建交互式分析查询处理和时间序列预测算法。

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Brian Gold在Spark Summit East 2017上的演讲，现代基础设施和应用程序会产生大量的日志和遥测数据，Pure Storage能从工程台、制造伙伴和测试站的运行的存储系统获取超过5PB第一手日志数据，演讲中介绍了Pure Storage公司从扩展数据仓库以及利用Apache Spark的功能满足分析需求的过程中吸取的经验教训。

2017-02-19

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