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7月30日产品直播【EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen Framework】
EMR团队探索并开发了SparkSQL Native Codegen框架，为SparkSQL换了引擎，新引擎带来最高4倍性能提升，为EMR再次获取世界第一立下汗马功劳，本次直播将详细介绍Native Codegen框架。
Analytics Zoo 入门 | Spark“数字人体”AI挑战赛赛题解析一
首届Spark“数字人体”AI挑战赛已开启，奖金高达46万，欢迎大家踊跃报名！本次直播将由英特尔高级软件工程师邱鑫为大家介绍如何使用Spark， Big DL及Analytics Zoo平台，分别从Analytics Zoo & BigDL简介、Analytics Zoo入门以及Analytics Zoo提供的End-to-End Pipelines和ML Workflow等方面详细展开讲解。
领英如何应对Apache Spark的Scalability挑战
在集群计算引擎使用率快速增长的过程当中，会面对多维度的计算基础架构规模扩展性的挑战。同时由于Spark团队直接与Spark用户打交道，如何提升Spark用户生产力，避免“用户支持陷阱”，一直是较为头疼的问题。本次直播将由领英Spark团队软件工程师沈旻和林致远为您介绍，领英Spark 生态系统，构建多元化Spark 生态系统过程中遇到的挑战，如何提升Spark用户生成力以及如何优化Spark基础计算架构。
EMR-DataScience介绍 | Spark“数字人体”AI挑战赛赛题解析二
首届Spark“数字人体”AI挑战赛已开启，奖金高达46万，欢迎大家踊跃报名！本次直播将由阿里云人工智能产品专家李博为大家介绍，Data Science节点概述，Data Science节点深度学习框架，PAI-Alink流批一体化机器学习算法平台，AutoML，FaissServer以及PAI-EMS等Data Science原子化组件。
Apache Spark 3.0：十年回顾，展望未来
今年是Spark发布的第十年，回顾Spark如何一步步发展到今天，其发展过程所积累的经验，以及这些经验对Spark未来发展的启发，对Spark大有脾益。在7月4日的Spark+AI SUMMIT 2020中文精华版线上峰会上，Databricks Spark研发部主管李潇带来了《Apache Spark 3.0简介：回顾过去的十年，并展望未来》的全面解析，为大家介绍了Spark的起源、发展过程及最新进展，同时展望了Spark的未来。
Databricks数据洞察 限时免费开启公测！
企业级批流一体的Spark大数据分析平台，无论是数据分析师、数据开发工程师还是数据科学家，均可以通过Databricks数据洞察（DDI)分析平台，实现协同合作和数据共享，满足在大数据下对数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。
自适应查询执行AQE：在运行时加速SparkSQL
SPARK+AI SUMMIT 2020中文精华版线上峰会将会带领大家一起回顾2020年的SPARK又产生了怎样的最佳实践，技术上取得了哪些突破，以及周边的生态发展。本文是阿里巴巴云智能平台事业部王道远关于Spark3.0中自适应查询执行（AQE）的相关介绍。以下由Spark+AI Summit中文精华版峰会的精彩内容整理。
数据工程师眼中的 Delta lake（Delta by example）
SPARK+AI SUMMIT 2020中文精华版线上峰会带领大家一起回顾2020年的SPARK又产生了怎样的最佳实践，技术上取得了哪些突破，以及周边的生态发展。本文中Databricks开源组技术主管范文臣从数据工程师的角度出发向大家介绍Delta Lake。以下是视频内容精华整理。
使用Databricks作为分析平台
SPARK+AI SUMMIT 2020中文精华版线上峰会将会带领大家一起回顾2020年的SPARK又产生了怎样的最佳实践，技术上取得了哪些突破，以及周边的生态发展。本文是阿里巴巴高级技术专家章剑锋做的相关分享，介绍了YipitData公司基于Databricks平台搭建的分析平台。
利用闪存优化在Cosco基础上的Spark Shuffle
SPARK+AI SUMMIT 2020中文精华版线上峰会将会带领大家一起回顾2020年的SPARK又产生了怎样的最佳实践，技术上取得了哪些突破，以及周边的生态发展。本文中，来自Databricks开源项目组的软件工程师吴一介绍了利用Flash闪存优化在Cosco基础上的Spark Shuffle。原标题：Flash for Spark Shuffle with Cosco
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