【Spark Summit East 2017】深度探究Spark + Parquet-低调大师

【Spark Summit East 2017】深度探究Spark + Parquet

2017-02-18 582 89

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本讲义出自Emily Curtin and Robbie Strickland在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用Spark + Parquet构建的非常之快、存储高效、查询也高效的数据湖以及与之相匹配的一系列工具。演讲分享了Parquet是如何工作的以及如何从Tungsten得改进并使得SparkSQL可以利用这样的设计克服分布式分析中的两大瓶颈：通信成本和数据解码，并提供快速查询的。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】基于Elastic Spark Streaming的自动伸缩系统

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PhuDuc Nguyen在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了不支持开箱即用的在不中断实时Spark Streaming任务的同时能够添加或删除节点的功能。并介绍了Elastic Spark Streaming任务能够自动调整对于数据流的体积和流量的需求。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】Spark与在线分析

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Shubham Chopra在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Spark设计初衷是作为批处理分析系统，通过缓存RDD对于迭代处理相同数据的任务进行了加速，这种模式也适用于在线分析，本次演讲中，Shubham Chopra试图定义失效能够导致大规模命中在线查询性能和可能的解决方案的特殊区域。

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