【Spark Summit East 2017】在生产环境中的大规模数据应用中使用SparkR-低调大师

【Spark Summit East 2017】在生产环境中的大规模数据应用中使用SparkR

2017-02-19 518

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本讲义出自Heiko Korndorf在Spark Summit East 2017上的演讲，R语言是一个广受平台数据科学家欢迎的应用于许多不同的领域的模型分析创建的语言，但是当这些应用程序从科学实验室迁移到大型企业的生产环境就出现了一系列新的挑战，而独立于R的Spark则是非常强大的通用计算平台，通过引入SparkR使得在生产环境下使用数据科学应用成为了可能，本次演讲将会分享两个将数据科学应用引入真实生产环境的案例。

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【Spark Summit East 2017】Spark中的草图数据和T-Digest

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Erik Erlandson在Spark Summit East 2017上的演讲，大型数据集的草图概率分布的算法是现代数据科学的一个基本构建块，草图在可视化、优化数据编码、估计分位数以及数据合成等不同的应用中都有应用之地，T-Digest是一个通用的的草图的数据结构，并且非常适合于map-reduce模式，演讲中演示了Scala原生的T-Digest草图算法实现并证实了其在Spark的可视化展示、分位数估计以及数据合成的作用。

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Maximo Gurmendez , Saket Mengle与Sunanda Parthasarathy 在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了DataXu，其核心能力是应用数据分析来获取更好的市场，其核心是每天处理2 Petabytes数据并且每秒响应来自五大洲的210万个请求的广告拍卖的实时竞价平台，演讲中将分享使用Apache Spark 框架和Databricks的DataXu成功用例，演讲将分享整个从研发到ETL处理以及建模等工作的整个过程。

2017-02-20

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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