【Spark Summit East 2017】实时业务数据分析-低调大师

【Spark Summit East 2017】实时业务数据分析

2017-02-18 525 89

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Manish Gupta在Spark Summit East 2017上的演讲，当Redis作为分布式共享内存数据存储来进行类似时间序列数据范围查询分析的时候可以帮助Spark加速45倍。使用Redis的机器学习模型redis-ml将可以允许多应用程序同时使用相同的模型，并对于这些模型的分类和执行进行加速。

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【Spark Summit East 2017】大数据赋能机器学习

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Jiao Wang与Yiheng Wang在Spark Summit East 2017上的演讲，在今天的互联网应用和新兴智能系统中，人工智能扮演着非常重要的角色，这驱动着需求的扩展以及分布式大数据分析能力与深度学习的能力的提升。在演讲中Jiao Wang与Yiheng Wang分享了Intel以及用户使用开源的Apache Spark分布式深度学习库BigDL构建的大数据机器学习应用。

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【Spark Summit East 2017】现代化你的数据仓库的全新“Sparkitecture”

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Myles Collins在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了面对数据管道增速，聚合和可视化成为一个简化的，自助的方式的挑战，很多组织开始越来越多地转向求助于Spark, Hadoop, Kafka的结合，并且证明了分析型数据库Vertica等关键实现技术是优化企业级数据仓库体系结构的关键。

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