【Spark Summit East 2017】使用Spark, Kafka和Elastic Search的大规模预测-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用Spark, Kafka和Elastic Search的大规模预测

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本讲义出自Jorg Schad在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用Spark, Kafka和Elastic Search的大规模预测的方法以及案例，并分享了分布式计算以及数据分析预测应用的架构设计思想。

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【Spark Summit East 2017】在AdTech使用Spark对于产品管道进行研发

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。

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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Felix Cheung在Spark Summit East 2017上的演讲，R是一个非常受欢迎的科学数据平台，而Apache Spark是一个高度可扩展的数据平台，SparkR结合了两者的优点，本讲义介绍了关于SparkR的相关内容以及Spark 2.x版本的新特性。

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