资讯
- 英特尔AIDC大会：向AI开发者敞开怀抱，更加注重生态搭建
11月14日，英特尔人工智能大会（AIDC 2018）在北京国贸酒店举行。这是英特尔第三次在中国举行人工智能大会，也是第一次专门面向开发者和技术社区。大会上，英特尔发布了Neural Compute Stick 2（神经计算棒二代），英特尔还展示了如何以底层计算能力赋能百度、腾讯、阿里、微软等合作伙伴，共同推进AI与物联网发展。 - 双11再创新纪录：背后云计算成为全社会的新基础设施
2018年天猫双11购物狂欢节21秒破10亿元，比去年快7秒；1小时47分26秒破千亿元，比去年快7个多小时；15小时49分39秒超1682亿元，超过去年全天交易额；24小时交易总额达到2135亿元。今年双11期间，阿里云上新增调用的弹性计算能力累计超过1000万核，相当于10座大型数据中心，创造了“脉冲计算”的新纪录。 - Data Eng Conf会议回顾
这篇文章回顾了上周在纽约举行的Data Eng Conf会议，主要内容包括了改善ETL处理流程，Kubernetes和容器的适用场景以及工作流相关议题。
技术
- Spark2.4.0 Barrier Scheduling介绍
随着Spark 2.4.0的发布,新的调度模型（Barrier Scheduling）使用户能够将分布式深度学习训练恰当地嵌入到 Spark 的 stage 中，以简化分布式训练工作流程。本文介绍了Barrier Scheduling的基本概念，API以及使用案例。 - Livy：基于 Apache Spark 的 REST 服务
Apache Spark 提供的两种基于命令行的处理交互方式虽然足够灵活，但在企业应用中面临诸如部署、安全等问题。为此本文引入Livy这样一个基于 Apache Spark 的 REST 服务，它不仅以 REST 的方式代替了 Spark 传统的处理交互方式，同时也提供企业应用中不可忽视的多用户，安全，以及容错的支持。 - MapReduce作业大规模迁移Apache Spark在百度的实践
Baidu 拥有世界领先规模的 Hadoop/Spark 集群, 目前 MR 集群在仍有日均过 50P 级别的输入数据处理量. 但随着架构的变迁和 Spark 生态的不断成熟, MR 在Baidu内部正在逐渐被 Spark 生态替换. 本分享介绍百度计算团队推动 MR 迁移 Spark 的一些背景, 和许多踩坑以及解决方案，值得大家学习。 - Kafka的API那么多，到底该怎么选
Kafka 是一头值得研究的野兽。尽管随着时间的推移，Kafka 的内核已经相当稳定，但围绕 Kafka 的框架却在迅速发展。几年前，Kafka 很容易理解：Producer 和 Consumer。现在，我们还有 Kafka Connect、Kafka Streams 和 KSQL。它们是要取代 Producer 或 Consumer API，还是对它们的补充？本文将详细说明。
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