【Spark Summit East 2017】提升Python与Spark的性能和互操作性-低调大师

【Spark Summit East 2017】提升Python与Spark的性能和互操作性

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本讲义出自Wes McKinney在Spark Summit East 2017上的演讲，对于使用Python编程以及并行化和扩大数据处理方面，Spark已成为一个受欢迎和成功的框架，但是在很多案例中，使用PySpark的任务处理要比使用Scala编写的效率差，而且在Python环境与Spark主机之间推拉数据也将增加开销，本次演讲将验证和分析使用一些Python库进行序列化以及互操作性问题。

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【Spark Summit East 2017】工程快速索引

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Daniel Lemire在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了当代计算机硬件提供了大量新的性能的机会。然而高性能编程仍是一项艰巨的挑战，演讲中给出了一些对于设计侧重于压缩位图索引的更快索引的经验教训。压缩位图索引加速查询在流行系统，如Spark, Git, Elastic, Druid与Apache Kylin中的应用。

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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Jose Soltren在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Spark容错中的螺母和螺栓，他首先简述了Spark中的各种容错机制，然后讨论了YARN上的Spark、调度与资源分配，在演讲中还对于一些用户案例进行了探讨研究并给出了一些需要的工具，最后分享了未来Spark中容错未来的发展方向比如调度器和检查点的变化。

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