【Spark Summit East 2017】使用Spark对于灾难性事件进行建模-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用Spark对于灾难性事件进行建模

2017-02-19 678

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本讲义出自Shuai Zheng在Spark Summit East 2017上的演讲，分保公司的核心竞争力在于与像飓风和地震这样的灾难的风险量化评估能力，各种所谓的灾难模型往往是的公开的，可以获取到，但是处理这样灾难模型的数据量需要大数据能力和高性能，本讲义就介绍了如何使用Spark对于灾难性事件进行建模，并通过更加独特的理解获取核心竞争力。

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【Spark Summit East 2017】分布式实时流处理：Why and How

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Petr Zapletal在Spark Summit East 2017上的演讲，最近一段时期，流处理的需求增加了很多，需要将不同来源快速增长的大量数据进行处理限制了很多的传统的数据处理基础设施，而很多的开源软件平台开始出现解决这个问题，然而相同的问题会有不同的解决方案，本讲义就探讨了如何对于分布式实时流进行处理。

2017-02-20

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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Berni Schiefer在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了关于Spark 2.0进行大规模机器学习的实际经验，而Berni Schiefer所使用的测试平台不同于典型的Hadoop集群而是为了实现更高的性能而采用了全新的集群设计，使用更多的核心、RAM以及最新的SSD以及100GbE。

2017-02-20

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