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【Spark Summit East 2017】使用“宽”随机森林在基因组的大草堆中寻针

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Piotr Szul在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了基于Spark的实现了对于高维度的数据集进行优化的RandomForestHD,目前已经成功地将RandomForestHD运用到其他工具无法处理的数据集上,并且发现数据集越小其性能表现就会越好,演讲中还介绍了 WGAS相关方面的挑战,表现了RandomForestHD基于Spark的设计原则和实现细节。

【Spark Summit East 2017】基于Spark ML和GraphFrames的大规模文本分析管道

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Alexey Svyatkovskiy在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了基于Spark ML和GraphFrames的大规模文本分析管道的实现,并介绍了用于的描绘直方图、计算描述性统计的跨平台的Scala数据聚合基元——Histogrammar package,并分享了非结构化数据处理、高效访问的数据存储格式以及大规模图处理等问题。

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