AI 助理
备案控制台
开发者社区 大数据 文章 正文

【Spark Summit EU 2016】Apptopia：仅凭勇气、速度与Spark集群，构建APP市场

2017-02-12 1851
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 本讲义出自Johnathan Mercer在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了作为移动应用智能公司的Apptopia，Apptopia致力于解决移动应用市场的问题，他们通过Spark将共有数据以及自己的私有数据进行结合进行分析预测。

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。

本讲义出自Johnathan Mercer在Spark Summit EU 2016上的演讲，主要介绍了作为移动应用智能公司的Apptopia，Apptopia致力于解决移动应用市场的问题，他们通过Spark将共有数据以及自己的私有数据进行结合，并利用结合后的数据进行分析预测。


Johnathan Mercer还分享了Spark以及开源工具如何改变了Apptopia，以及从改变中学习到的四点经验。


12797a5400313911d01da892d034990dd2e29317

877ce6f65cf528cc7b275757d12d1758d711ce90

e873a52664bf0cd989910ac95b39f1a2dfc4f78a

f310dda955023541a2401bb657f1ae6de1cecbdf

8e87e07b71cc7b7c8f4b9f4ffc038110dda1cb22

989a365296ad4bd65aeb735def0e1ba4514e1661

8caa0597e4dbce87989b6e479685857b50cdaf13

84780977b5b101c803fe5e5b49626cd95014ab48

0ef58a15731c8b475852c4c964157d168ffe62cd

b3443d7d048e1c3a286468c3d4d48a9b831f5f41

f70029c103e08d8569ab536d69ace0656231d6a0

f7b90eb99582e0bbc013e4fe61f758e021f98a1d

e920aefda1102e2ec949b559735457293a7ccebb

0e80c9fb9fc4ff351ea08bb384bcba0ee707b26a

ade9f0ea95042f89c4c07990389ff7465b44c518

43cd54316d0882a6b8010f9a6dfd09adbb934596

2057c3d6068d71d5dfeb96ea8d01ae2a346abf8b

c01f342c6afd8877521c8152d04cc21c6fcc43da

484b509662fce109f4867ffa5df3153135460c4a

40b8428066a4568a994ba4701c6d25ce197f415c

66de8502ea7657d7e68f2b649e93c7890bcdadaa

db614529fc23c2606746a5f28d52939ce8577313

605b280e8069d4b3e0908bb4e05f2b0dafecf7a5

18d1e7763b69d4a46c3c254faa4f93c21ad7c2a2

54b99135f7fea0afa0d735e9906a360500ce366c

59febfab4f9a2f171a5310d77fd7bbcda3c3a01d

ed79e4df96550a4c02f56784fc38d6fb8a3f186f

5c88fdd62a2416f1bb5f47f0ca3c5be0a7a81eb9

66931942caa73244472d13fc65d34b444b80388a

bfa455373eb6697a8e96192c4b2a99e5961b4c40

ff2c14542f460823b4efc9680fbab94a6d1ea5b7

e22192187b286564df9751cb871cf60067164445

e80f07f1f7eb5716859926e7607a276dd9c252d1

9a3d4b6d805480c495c0b0fbd3872561b53ba543

c8115bae08c3f026491478056a6835c4d9023f44

8a95890389c05fc5789d36fd9bedbee7f31b3fb4

f83721b4d11242870b1f9ba85584eea6de352ecf

80f9f8d53aa04e12783278ca6176db5976e7e4cc

39514bbdc73ce935f18a13d5b6babcac828b5d4a

d135017a9fc4f9cc312687df7692a8128d878040

d52b5ad57e15ae983d21dc23b59a75ec440612cc

d73681401708e81e164e680c9098f44711dc7b2e

6488a7832d2adf0afa044e042f221bc61484f7df

581b070ba10eecd9e16714165ebbf76da3d3fbca

ef9386c60c7f0aa9a7cc0ab11322c755fad2c96a

文章标签：
分布式计算
Spark
关键词：
apache spark集群
APP构建
apache spark summit集群
apache spark构建
APP spark
小猫吃鱼569
目录
相关文章
武子康
|
2月前
|
分布式计算 大数据 Java
大数据-87 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 手写计算圆周率、计算共同好友
大数据-87 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 手写计算圆周率、计算共同好友
武子康
66 5
武子康
|
2月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
武子康
54 3
武子康
|
2月前
|
分布式计算 大数据 Java
大数据-86 Spark 集群 WordCount 用 Scala & Java 调用Spark 编译并打包上传运行 梦开始的地方
大数据-86 Spark 集群 WordCount 用 Scala & Java 调用Spark 编译并打包上传运行 梦开始的地方
武子康
39 1
大数据-86 Spark 集群 WordCount 用 Scala & Java 调用Spark 编译并打包上传运行 梦开始的地方
武子康
|
2月前
|
存储 缓存 分布式计算
大数据-89 Spark 集群 RDD 编程-高阶 编写代码、RDD依赖关系、RDD持久化/缓存
大数据-89 Spark 集群 RDD 编程-高阶 编写代码、RDD依赖关系、RDD持久化/缓存
武子康
47 4
武子康
|
2月前
|
分布式计算 大数据 Spark
大数据-95 Spark 集群 SparkSQL Action与Transformation操作 详细解释与测试案例（二）
大数据-95 Spark 集群 SparkSQL Action与Transformation操作 详细解释与测试案例（二）
武子康
44 1
武子康
|
2月前
|
JSON 分布式计算 大数据
大数据-85 Spark 集群 RDD创建 RDD-Action Key-Value RDD详解 RDD的文件输入输出
大数据-85 Spark 集群 RDD创建 RDD-Action Key-Value RDD详解 RDD的文件输入输出
武子康
37 1
武子康
|
2月前
|
分布式计算 Java 大数据
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
武子康
41 0
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
武子康
|
2月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换 黑名单过滤的三种实现方式（一）
大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换 黑名单过滤的三种实现方式（一）
武子康
38 0
武子康
|
2月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换 黑名单过滤的三种实现方式（二）
大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换 黑名单过滤的三种实现方式（二）
武子康
32 0
武子康
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
武子康
33 0

热门文章

最新文章

  • 1
    【83行代码获奖代码】高中生@青藤木子 耗费一周给妈妈编写了一款语音识别APP
  • 2
    3个常用外贸软件及app工具整理
  • 3
    从零开始，一起学习开发个 Flutter App 吧
  • 4
    App_Code目录中存放不同语言的类文件导致错误的解决方案
  • 5
    15套帮助你展示 App 设计的透视屏幕原型素材
  • 6
    uni-app(移动端) 修改(动态修改)根节点html的样式
  • 7
    .replace(R.id.container, new User()).commit();/The method replace(int, Fragment) in the type FragmentTransaction is not app
  • 8
    Google App Engine Web开发之java类到网址的映射——实现用java类处理jsp页面的提交
  • 9
    重新想象 Windows 8.1 Store Apps (78) - 控件增强: ScrollViewer, FlipView, Popup
  • 10
    App 组件化/模块化之路——构建开发架构思路
  • 1
    spark用于分析数据并将数据保存到数据库中是
    76
  • 2
    数据分享|Python、Spark SQL、MapReduce决策树、回归对车祸发生率影响因素可视化分析
    98
  • 3
    如何解决Spark在深度学习中的资源消耗问题？
    94
  • 4
    Spark在深度学习中的优缺点是什么？
    269
  • 5
    使用Spark进行机器学习
    85
  • 6
    Spark是一个基于内存的通用数据处理引擎，可以进行大规模数据处理和分析
    145
  • 7
    【Spark】Spark基础教程知识点
    93
  • 8
    DataWorks产品使用合集之在DataWorks中，通过spark访问外网的步骤如何解决
    180
  • 9
    MaxCompute操作报错合集之大数据计算的MaxCompute Spark引擎无法读取到表，是什么原因
    152
  • 10
    MaxCompute操作报错合集之spark3.1.1通过resource目录下的conf文件配置，报错如何解决
    85

    • 相关课程

    更多
  • 大数据实战项目：反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）第一阶段
  • 大数据实战项目：反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）第四阶段
  • 大数据实战项目：反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）第五阶段
  • 大数据实战项目 - 反爬虫系统（Lua+Spark+Redis+Hadoop框架搭建）第六阶段
  • 互联网安全-移动APP漏洞风险与解决方案
  • 大数据实时计算框架Spark快速入门

    • 相关电子书

    更多
  • 女性移动App安全攻防战
  • 汇聚云计算的生态核能——云市场，云上APP Store
  • 千万级用户直播App——服务端架构设计和思考

    • 相关实验场景

    更多
  • 星轨-钉钉APP分发实训
    • 下一篇
    DataWorks