钉钉群直播【基于Spark实现的MLSQL如何帮助企业构建数据中台】

本文涉及的产品
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
简介: 数据中台应该是什么样子?如何基于MLSQL完成数据中台的构建? MLSQL是如何基于Spark来完成这些扩展的? Databricks公司新开元项目Delta对于数据和机器学习的意义何在?

直播回看点我

本周我们邀请了圈内大神 祝威廉 给群内的同学做直播分享

祝威廉,资深数据架构,11年研发经验。同时维护和开发多个开源项目。擅长大数据/AI领域的一些思路和工具。现专注于构建集大数据和机器学习于一体的综合性平台,降低AI落地成本相关工作上。

本次分享中,分享者会阐述他心目中的数据中台的样子,并且介绍如何基于MLSQL完成数据中台的构建。
此外,分享者会也会介绍MLSQL是如何基于Spark来完成这些扩展的,重要的技术点有:

  1. 如何扩展Spark SQL使其成为一个数据专用的语言MLSQL.
  2. 如何实现对各种数据源譬如HDFS/ES/MySQL/MongoDB等细化到列的权限控制。
  3. 如何构建二层RPC通讯强化对Executor的控制,实现对机器学习更好的支持。
  4. 如何支持兼容多版本Spark
  5. 如何避免机器学习中预测阶段无法复用训练时的代码和数据

另外,我们也会简单探讨下Databricks公司新开元项目Delta对于数据和机器学习的意义。

本周四晚 7:30,千万千万别错过。转发海报给身边的朋友,让他们也一同加入Spark大家庭学习吧~
_Spark_MLSQL_

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