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Real-time analytical query processing and predictive model building on

在SPARK SUMMIT 2017上,Debasish Das Data & Artificial Intelligence, Verizon分享了题为《Real-time analytical query processing and predictive model building on high dimensional document datasets with timestamps》,就市场分析,数据模型建立,存储和分析架构等方面的内容做了深入的分析。

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福利达人 2018-07-29 01:16:56 1052 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

在SPARK SUMMIT 2017上,Debasish Das的讨论内容未直接包含在提供的知识库资料中。不过,基于阿里云数据库自治服务DAS的相关信息,我们可以概述其核心功能与优势,这些可能与大数据处理和分析技术会议(如Spark Summit)中的议题相呼应:

  1. 多源接入能力:DAS支持接入包括自建、其他云厂商在内的多种数据库实例,涵盖MySQL、MongoDB、PostgreSQL、Redis等主流引擎,展示了其在异构数据库管理上的灵活性。

  2. 深度监控与优化:DAS通过实时监控数据库性能指标与运行状态,预防潜在稳定性问题,增强系统恢复能力,并提供优化建议以提升运行效率。这与大数据处理中对系统稳定性和性能优化的需求紧密相关。

  3. 自动弹性扩缩容:案例中提到的双11期间自动SQL优化显示了DAS的Autoscaling能力,能根据流量动态调整资源,包括增加只读节点或升级实例规格,确保高负载下的服务稳定性。这对于处理大规模数据波动,如Spark作业中的数据洪峰,至关重要。

  4. 智能压测与SQL洞察:DAS的智能压测服务基于真实业务Workload进行,解决了传统压测工具与实际业务脱节的问题,为数据库选型和大促准备提供准确依据。同时,SQL洞察功能帮助快速定位故障SQL并提供优化建议,进一步提升了数据分析的效率和准确性。

  5. 安全与合规:DAS强调安全审计、高危SQL识别及无侵入式设计,确保数据访问的安全性,同时采用加密技术保护数据传输安全,这在处理敏感数据时尤为重要。

综上所述,虽然没有直接关于Debasish Das在SPARK SUMMIT 2017上的具体演讲内容,但可以推测其讨论可能围绕着数据库管理自动化、性能优化、弹性扩展以及数据处理安全性等主题,这些均是大数据处理领域,特别是使用Spark等框架时的核心关注点。

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