Apache Spark MLlib's Past Trajectory and New Directions

Joseph Bradley在Spark Summit 2017上的演讲《Apache Spark MLlib的过去轨迹与新方向》无疑为Apache Spark及其机器学习库MLlib的使用者和开发者提供了宝贵的见解。虽然我无法直接提供链接下载服务，但我可以指导你如何获取相关资源，并且基于阿里云的产品和服务，为你提供更多关于使用Spark和MLlib进行大数据处理与机器学习的信息。

如何获取演讲资料

1. 直接访问链接：你已经提供了一个链接（https://yq.aliyun.com/download/19），尝试直接点击该链接查看是否可以直接下载或跳转到资源页面。请注意，随着时间推移，链接可能已失效或内容有所变动。
2. 阿里云官网资源：阿里云官网和阿里云开发者社区经常分享技术大会的视频回放、PPT和相关文章。你可以访问阿里云开发者社区，利用搜索功能查找Joseph Bradley的演讲或者关于Apache Spark MLlib的相关内容。
3. 官方渠道：考虑访问Spark Summit的官方网站或Apache Spark的官方GitHub仓库，这些地方可能会有会议资料的存档版块。

阿里云产品与Apache Spark集成

阿里云提供了多种服务，方便用户在云端高效地使用Apache Spark及MLlib进行数据分析和机器学习任务：

1. E-MapReduce (EMR)：阿里云的E-MapReduce服务是一个基于Hadoop和Spark的大数据处理平台，支持一键部署Spark集群，非常适合需要快速搭建大数据分析环境的用户。它集成了Spark、Hive、HBase等组件，便于进行大规模数据处理和机器学习任务。

2. MaxCompute：原名ODPS，是阿里云提供的大数据处理平台，虽然它有自己的计算模型，但也可以通过Spark作业的方式与MaxCompute集成，实现复杂的数据处理和分析需求。

3. PAI (Platform of Artificial Intelligence)：阿里云的机器学习平台PAI提供了丰富的机器学习算法和模型，同时也支持使用Spark MLlib进行自定义开发，为用户提供灵活的机器学习解决方案。

4. DataWorks：作为一站式大数据开发和管理平台，DataWorks支持集成Spark作业，方便用户调度和管理基于Spark的任务，同时也能与其他阿里云服务无缝对接，实现数据的全流程处理。

通过上述服务，阿里云不仅提供了强大的基础设施来运行Apache Spark，还有一系列工具和服务帮助用户更高效地进行数据处理、分析和机器学习模型的构建与部署。