大数据≠大样本：基于Spark的特征降维实战（提升10倍训练效率）
本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案，重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例，揭示高维空间中样本稀疏性问题，并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用，包括数据准备、核心实现与效果评估，同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外，还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应，为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则，展望未来发展方向。
一体系数据平台的进化：基于阿里云 EMR Serverless Spark 的持续演进
本文介绍了一体系汽配供应链平台如何借助阿里云EMR Serverless Spark实现从传统Hadoop平台向云原生架构的迁移。通过融合高质量零部件供应与创新互联网科技，一体系利用EMR Serverless Spark和DataWorks构建高效数据分析体系，解决大规模数据处理瓶颈。方案涵盖实时数据集成、Lakehouse搭建、数仓分层设计及BI/ML应用支持，显著提升数据处理性能与业务响应速度，降低运维成本，为数字化转型奠定基础。最终实现研发效率提升、运维压力减轻，并推动AI技术深度整合，迈向智能化云原生数据平台。
Fusion 引擎赋能：流利说如何用阿里云 Serverless Spark 实现数仓计算加速
本文介绍了流利说与阿里云合作，利用EMR Serverless Spark优化数据处理的全过程。流利说是科技驱动的教育公司，通过AI技术提升用户英语水平。原有架构存在资源管理、成本和性能等痛点，采用EMR Serverless Spark后，实现弹性资源管理、按需计费及性能优化。方案涵盖数据采集、存储、计算到查询的完整能力，支持多种接入方式与高效调度。迁移后任务耗时减少40%，失败率降低80%，成本下降30%。未来将深化合作，探索更多行业解决方案。
Spark RDD 及性能调优
RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换（Transformations）与行动（Actions），提供丰富的API支持复杂数据处理。
执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程，通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存，提升资源利用率。
性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划，Tungsten提高运行效率，而合理分区与缓解数据倾斜可显著改善性能。这些特性共同确保Spark在大规模数据处理中的高效表现。
Apache Spark详解
Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。
《深度探秘：Java构建Spark MLlib与TensorFlow Serving混合推理流水线》
本文探讨了如何结合Apache Spark MLlib、TensorFlow Serving和Java构建混合推理流水线。Spark MLlib利用分布式计算高效处理大规模数据，完成模型训练；TensorFlow Serving专注于模型部署，提供稳定高效的推理服务；Java则以其稳健性协调两者，实现高性能与扩展性。文章分析了环境搭建、模型训练与集成、输入输出处理及性能优化等关键环节，并讨论了兼容性与性能瓶颈等挑战。这一架构在医疗、金融等领域具有广阔应用前景，展现了强大的技术潜力。
【赵渝强老师】Scala编程语言
Scala 是一种集成面向对象与函数式编程特性的多范式语言，运行于 Java 平台并兼容 Java 程序。学习 Scala 为掌握 Spark 和 Flink 打下基础。本文通过视频讲解及代码示例，展示如何用 Scala 在 Spark 和 Flink 中实现 WordCount 程序，包括环境配置、数据处理及输出操作，帮助理解其实际应用。
从InfluxDB到StarRocks：Grab实现Spark监控平台10倍性能提升
Grab 是东南亚领先的超级应用，其 Spark 可观测平台 Iris 核心存储迁移到 StarRocks 后性能显著提升。新架构统一了实时与历史数据分析，减少多平台切换复杂性，查询速度提升 10 倍以上，资源使用效率提高 40%。通过物化视图、动态分区和直接 Kafka 摄取数据等优化，简化数据管道并降低运维成本。未来 Grab 将进一步增强推荐系统、集成机器学习，持续优化用户体验与系统可扩展性。
