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【Spark Summit East 2017】Sparkler:Spark上的爬虫

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Karanjeet Singh与Thamme Gowda Narayanaswamy在Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了利用了分布式计算和信息检索领域的最新发展技术并且组合了像Spark, Kafka, Lucene/Solr, Tika, 和Felix等各种Apache项目的爬虫程序——Sparkler,Sparkler是一个具有高性能、高扩展性以及高性能的网络爬虫程序,并且是运行在Spark上Apache Nutch的进化。

【Spark Summit East 2017】从巨型图中学习的神经网络

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 Darabos与Hanna Gabor 在Spark Summit East 2017上的演讲,为了应对在构建神经网络的训练过程中对于图形顶点的考虑问题的挑战,Daniel Darabos与Hanna Gabor和团队使用同一张图执行预测和训练的过程并且给出了一些训练的技巧,而为了应对图过大而无法在单个机器的内存内进行真正的资源密集型计算的问题,使用对于图的分布式存储和计算策略,同时还展示了来解决上述问题核心算法以及一些实验结果。

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