【Spark Summit East 2017】加速云上Spark基因测序的数据驱动方法以及案例研究-低调大师

【Spark Summit East 2017】加速云上Spark基因测序的数据驱动方法以及案例研究

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本讲义出自Lucy Lu与Eric Kaczmarek在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了正在研发中的基于Spark的编程平台GATK4（Genome Analysis Toolkit version 4 ），并用案例讲解了如何在云上配置Spark集群加速对于基因序列的测序工作。除此之外还介绍了名为PAT的内部数据分析框架，并介绍了如何使用PAT快速建立Spark与虚拟机合适的配置组合来优化对于云的硬件资源以及Spark计算并行性的使用。

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【Spark Summit East 2017】Kafka、YARN与Spark Streaming作为一个服务

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Jim Dowling在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了在容易进行调试的YARN上构建多租户Spark streaming应用程序的过程中遇到的挑战，并展示了如何使用ELK技术栈对Spark streaming应用程序进行日志记录和调试，以及如何使用Graphana和Graphite对应用进行监控以及优化以及使用Dr Elephant终止Spark streaming任务。

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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Nirmal Sharma与Yan Zheng在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Walmart使用Spark Streaming和DataFrames构建的搜索产品的情况，Walmart Lab目前已经能够成功地使用多个微型批处理spark streaming管道对于可获取的产品信息进行近乎实时的更新，并分享了仅依靠Spark Data Frames建立的可伸缩的异常检测框架，该框架能够用于检测异常搜索信息。最后，还分享了Walmart Lab得出的观点：Spark Streaming与Data Frames是处理大规模实时数据流的关键技术。

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