Apache Spark Meetup China 第1期 最全资料下载

简介: 活动时间:2018年12月16日13:30-17:00 活动地点:杭州市余杭区文一西路998号未来科技城海创园4幢801C 主办单位:阿里云、袋鼠云、云栖社区 主题介绍: 主题一、Spark优化实践-13:30 - 14:30阿里云E-MapReduce-王道远介绍阿里云EMR中Spark计算引擎所包含的一系列额外优化工作,包括SmartShuffle、file skip index等。

活动时间:2018年12月16日13:30-17:00

活动地点:杭州市余杭区文一西路998号未来科技城海创园4幢801C

主办单位:阿里云、袋鼠云、云栖社区

_2018_12_18_11_24_59

主题介绍:

主题一、Spark优化实践-13:30 - 14:30
阿里云E-MapReduce-王道远
介绍阿里云EMR中Spark计算引擎所包含的一系列额外优化工作,包括SmartShuffle、file skip index等。

主题二、Spark使用对象存储的机遇和挑战-14:30 - 15:30
阿里云E-MapReduce-余根茂
介绍Spark对对象存储这种类似的访问的原理机制,以及优化的策略

主题三、基于SparkSQL的安防大数据检索分析优化外部-15:30-16:30
杭州海康威视研究院大数据技术部 - 陈国栋

介绍基于SparkSQL构建安防大数据交互式查询分析方面做的工作,有对SparkSQL的优化,也有一些我们自研模块。并希望借此为契机能够让我们的团队更加融入社区,努力服务社区。

加入Spark钉钉群,与专家共同交流

_2018_12_05_4_48_20_meitu_1

ppt链接:
https://yq.aliyun.com/download/3143
https://yq.aliyun.com/download/3144
视频链接:https://yq.aliyun.com/live/719

相关实践学习
数据湖构建DLF快速入门
本教程通过使⽤数据湖构建DLF产品对于淘宝用户行为样例数据的分析,介绍数据湖构建DLF产品的数据发现和数据探索功能。
快速掌握阿里云 E-MapReduce
E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
相关文章
|
1月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark:提升大规模数据处理效率的秘籍
【4月更文挑战第7天】本文介绍了Apache Spark的大数据处理优势和核心特性,包括内存计算、RDD、一站式解决方案。分享了Spark实战技巧,如选择部署模式、优化作业执行流程、管理内存与磁盘、Spark SQL优化及监控调优工具的使用。通过这些秘籍,可以提升大规模数据处理效率,发挥Spark在实际项目中的潜力。
56 0
|
3天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
Apache Spark在大数据处理中的应用
Apache Spark是大数据处理的热门工具,由AMPLab开发并捐赠给Apache软件基金会。它以内存计算和优化的执行引擎著称,提供比Hadoop更快的处理速度,支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。Spark架构包括Driver、Master、Worker Node和Executor,核心组件有RDD、DataFrame、Dataset、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。文章通过代码示例展示了Spark在批处理、交互式查询和实时数据处理中的应用,并讨论了其优势(高性能、易用性、通用性和集成性)和挑战。【6月更文挑战第11天】
25 6
|
3天前
|
消息中间件 分布式计算 关系型数据库
使用Apache Spark从MySQL到Kafka再到HDFS的数据转移
使用Apache Spark从MySQL到Kafka再到HDFS的数据转移
|
13天前
|
分布式计算 Spark 大数据
深入探究Apache Spark在大数据处理中的实践应用
【6月更文挑战第2天】Apache Spark是流行的开源大数据处理框架,以其内存计算速度和低延迟脱颖而出。本文涵盖Spark概述、核心组件(包括Spark Core、SQL、Streaming和MLlib)及其在数据预处理、批处理分析、交互式查询、实时处理和机器学习中的应用。通过理解Spark内部机制和实践应用,可提升大数据处理效率,发挥其在各行业的潜力。
|
16天前
|
数据处理 Apache 流计算
|
1月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 Java
数据猎手:使用Java和Apache HttpComponents库下载Facebook图像
本文介绍了如何使用Java和Apache HttpComponents库从Facebook获取图像数据。通过设置爬虫代理IP以避免限制,利用HttpClient发送请求,解析HTML找到图像链接,然后下载并保存图片。提供的Java代码示例展示了实现过程,包括创建代理配置、线程池,以及下载图片的逻辑。注意,实际应用需根据Facebook页面结构进行调整。
数据猎手:使用Java和Apache HttpComponents库下载Facebook图像
|
1月前
|
Apache PHP Windows
apache下载
apache下载
17 1
|
1月前
|
消息中间件 分布式计算 Serverless
CDC一键入湖:当 Apache Hudi DeltaStreamer 遇见 Serverless Spark
CDC一键入湖:当 Apache Hudi DeltaStreamer 遇见 Serverless Spark
66 2
|
3天前
|
监控 大数据 Java
使用Apache Flink进行大数据实时流处理
Apache Flink是开源流处理框架,擅长低延迟、高吞吐量实时数据流处理。本文深入解析Flink的核心概念、架构(包括客户端、作业管理器、任务管理器和数据源/接收器)和事件时间、窗口、状态管理等特性。通过实战代码展示Flink在词频统计中的应用,讨论其实战挑战与优化。Flink作为大数据处理的关键组件,将持续影响实时处理领域。
38 5
|
24天前
|
消息中间件 Java Kafka
实时计算 Flink版操作报错之Apache Flink中的SplitFetcher线程在读取数据时遇到了未预期的情况,该怎么解决
在使用实时计算Flink版过程中,可能会遇到各种错误,了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题,查看Flink的日志是关键,它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪,有助于定位问题。此外,Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

推荐镜像

更多