【Spark Summit East 2017】基于SparkR的可伸缩数据科学-低调大师

【Spark Summit East 2017】基于SparkR的可伸缩数据科学

2017-02-19 597

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

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。

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Dan Crankshaw在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Clipper——一个通用的低延迟预测服务系统，介于最终用户应用程序和各种机器学习框架之间的Clipper模块化的体系结构来简化对于模型的跨框架部署，此外，Clipper通过引入缓存、批处理和自适应模型选择技术，减少了预测延迟并且提高了吞吐量和预测精度以及系统的鲁棒性。

2017-02-20

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