LEARNINGS USING SPARK STREAMING & DATAFRAMES FOR WALMART SEARCH

在Spark Summit 2017上，Yan Zheng（沃尔玛实验室搜索部门的主任）和Nirmal Sharma（沃尔玛实验室搜索部门的首席工程师）共同分享了题为《使用Spark Streaming的学习与实践》的演讲。虽然我无法提供该演讲的具体内容细节，但根据题目可以推测，他们的分享很可能围绕以下几个方面：

1. Spark Streaming简介：他们可能首先介绍了Apache Spark Streaming的基本概念，这是一种构建在Spark上的实时数据处理系统，能够从多种数据源接收数据流，并以微批处理的方式进行处理。

2. Walmart Labs的应用场景：鉴于他们的背景，演讲中很可能会分享Walmart Labs如何利用Spark Streaming来处理大规模的实时数据，比如网站点击流分析、库存管理优化、个性化推荐系统等电商领域的具体应用案例。

3. 技术挑战与解决方案：在实际应用Spark Streaming过程中遇到的技术难题，如数据延迟、容错处理、性能调优以及如何确保高可用性和扩展性等，以及他们是如何解决这些问题的。

4. 学习与经验分享：分享团队在采用Spark Streaming过程中的学习心得，包括最佳实践、架构设计决策、性能监控和调试技巧等。

5. 未来展望：对于Spark Streaming或更广泛的Spark生态系统在大数据处理和实时计算领域的发展趋势，以及Walmart Labs未来在此方向上的规划和技术探索。

若想获取该演讲的详细内容，建议访问Spark Summit的官方网站或相关视频分享平台，如YouTube，查找2017年会议的录像资料。此外，也可以查阅Walmart Labs的官方博客或技术文章，有时演讲者会在这些渠道发布演讲摘要或全文。