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《Apache Spark 中文实战攻略》重磅来袭!

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关于 Apache Spark

Apache Spark是快速、易于使用的框架,允许你解决各种复杂的数据问题,无论是半结构化、结构化、流式,或机器学习、数据科学。它也已经成为大数据方面最大的开源社区之一,拥有来自250多个组织的超过1000个贡献者,以及遍布全球570多个地方的超过30万个Spark Meetup社区成员。

精彩导读

Apache Spark 3.0:十年回顾,展望未来

Spark 3.0是Spark有史以来最大的Release,共包含3400多个patch,几乎一半的patch都属于Spark SQL。Spark SQL 的优化不仅服务于SQL language,还服务于机器学习、流计算和Dataframes等计算任务,这使得社区对Spark SQL的投 入非常大。此外,Spark团队还付出了大量努力使Spark 2.0的用户方便地升级到3.0。

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。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。

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数据湖:数据工程师的得力助手

相信作为一个数据工程师,心中都有这么一个理想的工具:

  • 可以持续不断地对各种各样的数据源进行增量处理;
  • 批流合一;
  • 处理速率高效,智能化生成报表。

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了Delta Lake

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实时数仓,快速构建Near-RealTime的Data Pipeline.

当离线的同步方案已经不能满足业务需求,现有离线任务基本都是动辄几百行SQL,逻辑复杂,核桃编程数据架构师卢圣刚分享了核桃编程应用EMR建设 Delta Lake 实时数仓的实践。

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SQL性能改进:不断进化

从spark 2.4开始,大概有超过 一年半的时间。对于一个比较活跃的开源项目来说,这个时间是非常长的。所以里面包含了大量的 这种功能增强,性能优化,等各方面的新的feature在里面。大概超过50%的相关的issue都是和 SQL相关的。阿里巴巴高级技术专家李呈祥为大家带来Apache Spark 3.0中的SQL性能改进概览的介绍。

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E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、HBase,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。 本课程主要介绍阿里云 E-MapReduce 的使用方法。
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