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开源大数据平台 E-MapReduce

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阿里云EMR是云原生开源大数据平台,为客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎,计算资源可以根据业务的需要调整。EMR可以部署在阿里云公有云的ECS和ACK平台。

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(第一部分)从Python 到Java ,Pyboot加速大数据和AI的融合

Python 代表机器学习生态,而以 Hadoop/Spark 为核心的开源大数据则以 Java 为主。前者拥有数不清的算法库和程序,后者承载着海量数据和大量的企业应用。除了 SQL 这个标准方式和各种五花八门的协议接口,还有没有更高效的一手数据通道,将两个生态对接起来,乃至深度融合?Pyboot 是我们在这个方向上的探索。有兴趣的同学欢迎现场观摩演示和技术交流。嘉宾介绍郑锴,花名铁杰,阿里巴巴高级技术专家,Apache Hadoop PMC,Apache Kerby 创立者。深耕分布式系统开发和开源大数据多年,目前专注于在阿里云上提供更好用更有弹性的 Hadoop/Spark 大数据平台;孙大鹏,花名诚历,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家,Apache Sentry PMC,Apache Commons Committer,目前从事开源大数据存储和优化方面的工作;

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基于 Spark 打造高效云原生数据分析引擎

由阿里巴巴 EMR 团队提交的 TPC-DS 成绩在九月份的榜单中取得了排名第一的成绩。这个成绩背后离不开 EMR 团队对 Spark 执行引擎持续不断的优化。本次分享将选取一些有代表性的优化点,深入到技术细节做详细介绍,包括但不限于动态过滤、CBO增强、TopK排序等等。嘉宾介绍辛庸,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家。Apache Hadoop,Apache Spark contributor。对 Hadoop、Spark、Hive、Druid 等大数据组件有深入研究。目前从事大数据云化相关工作,专注于计算引擎、存储结构、数据库事务等内容。

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Lakehouse Meetup “基于数据湖格式构建数据湖仓架构”

Lakehouse Meetup “基于数据湖格式构建数据湖仓架构”毕岩 阿里巴巴技术专家

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阿里云EMR StarRocks 线上发布会

2022年5月11日14:00,阿里云EMR StarRocks 产品线上发布会重磅开启,精彩不容错过!阿里云EMR-StarRocks 是 StarRocks 授权阿里云的一款新一代开源OLAP产品,致力于构建极速统一分析体验,满足企业用户的多种数据分析场景。讲师/嘉宾简介本次发布会邀请到了来自阿里云、StarRocks、众安保险的产品技术专家,详细介绍 EMR StarRocks 的功能优势、应用场景以及落地实践,揭秘 StarRocks 极速数据湖分析能力背后的技术支撑和未来规划。

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企业级全托管 Spark 大数据分析平台及案例分析【Databricks 数据洞察公开课】

从产品介绍、功能、典型场景、应用案例、Demo演示等多方面入手,介绍如何基于Databricks 数据洞察——Apache Spark的全托管数据分析平台,满足数据湖分析、实时数仓、离线数仓、BI数据分析、AI机器学习等场景需求。产品技术咨询https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/VArMPrZOR加入技术交流群讲师/嘉宾简介棕泽阿里云技术专家阿里云开源大数据生态企业研发负责人

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开源大数据社区 & 阿里云 E-MapReduce 系列直播 第11期

Spark 大家应该都很熟了,我们这次的 Spark 最佳实践课程不会生搬硬套去讲一些你能在网上找得到的东西。而是讲师基于自己多年的经验总结出来的一些关于Spark或者是大数据方面一些原则性的东西,一些非常落地的最佳实践,主要的目标是让你为摆脱Spark小白用户的称号。讲师简介简锋 阿里云 EMR 数据开发平台 负责人

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Apache Flink x Iceberg Meetup 上海站

问题与互动页面(戳我进入)4月17日,Apahce Flink 社区2021年的首场线下 Meetup 正式开启!本次Apahce Flink x Iceberg Meetup邀请了来自阿里巴巴、腾讯、Dell、汽车之家的四位技术专家,聚焦 Flink x Iceberg 数据湖应用主题,围绕湖仓一体架构实践、Iceberg和对象存储的数据湖构建方案、超大规模数据入湖实践以及数据入湖面临的挑战等全方位剖析数据湖生产应用难题!活动亮点:超多实用干货,从数据湖应用面临的挑战入手,解析数据湖架构升级、对象存储与 Iceberg 的数据湖生态以及百亿数据入湖实践,轻松 get 数据湖正确打开方式;活动形式多样化,线下线上同步开启,同城可参与线下 Meetup 面对面交流,异地也可在线观看直播,精彩内容不错过;丰富周边等你拿,报名参加就有机会获得超多 Flink 社区定制的精美周边!Meetup 技术交流群:(Apache Flink 社区)活动议程合作伙伴

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第二节课:EMR 产品入门

本节主要内容有 EMR 核心组件简介和使用、常用引擎使用示例、数据开发等讲师:孙大鹏,花名诚历,阿里巴巴 EMR 技术专家,Apache Sentry PMC,Apache Commons Committer,目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。

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第一节课:走进开源大数据平台 EMR

本节主要介绍EMR产品历史、选择理由、产品形态介绍开营介绍:夏俊鸾,花名亦龙,阿里云智能资深技术专家讲师:王晓平,花名子关,阿里巴巴 EMR 产品专家

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利用持久内存提速Spark

主要探讨如何在Spark上使用持久内存这一新技术来进一步提速性能。具体会介绍基于Plasma的共享内存方案来提速SQL数据源访问的性能以及利用持久内存扩展Spark现有内存磁盘存储层级来提速RDD cache在迭代式计算中的效果。讲师介绍:纪琨尚,英特尔亚太研发有限公司大数据部门的软件工程师,专注于Spark计算框架上基于Optane PMEM的优化叶宇强,英特尔亚太研发有限公司大数据部门的资深软件工程师,专注于Spark计算框架上基于Optane PMEM的优化

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大规模文件元数据下的耗时操作优化

本次直播主要介绍大数据生态中常见的元数据服务部署形态,并分析大规模文件元数据下在生产环境中可能遇到的问题,以及针对这些问题如何进行优化和调整。讲师介绍孙大鹏,花名诚历,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家,Apache Sentry PMC,Apache Commons Committer,目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。

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存储计算分离场景的计算适应优化

讲师介绍王道远,花名健身,阿里云EMR技术专家,Apache Spark活跃贡献者,主要关注大数据计算优化相关工作。直播简介:本次分享会介绍云上大数据处理的存储计算分离特征,分析传统大数据处理中数据本地化与存储计算分离场景的区别,以及在存储计算分离场景中阿里云EMR的相关优化。

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关于 JindoFS 最新的 OTS 方案

本次直播主要介绍JindoFS的元数据的后端演化。包括JindoFS的架构以及使用场景、JindoFS 元数据的不同的后端支持,以及JindoFS 在云上环境如何支持 OTS 作为元数据后端。讲师介绍殳鑫鑫,花名辰石,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。

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使用Apache SuperSet和EMR Spark打造交互式的数据探索平台

本次分享主要介绍如何结合Apache SuperSet和EMR Spark,利用EMR Spark提供的JindoCube高级特性在SuperSet进行秒级响应,交互式的可视化数据探索。讲师介绍李呈祥,花名司麟,阿里云智能EMR团队高级技术专家,Apache Hive Committer, Apache Flink Committer,目前主要专注于EMR产品中开源计算引擎的优化工作。

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Spark on Kubernetes & YARN

以Kubernetes为代表的云原生技术越来越流行起来,spark是如何跑在Kubernetes之上来享受云原生技术的红利?Spark跑在Kubernetes之上和跑在Hadoop YARN上又有什么区别?以及Kubernetes 和YARN的差异点是什么。讲师介绍何剑,阿里巴巴高级技术专家,专注于Kubernetes容器云和大数据底层调度以及基础架构,负责阿里巴巴容器平台在线服务和离线计算任务混部。此前就职于Hortonworks, 是Hadoop 社区Committer和PMC成员

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Lakehouse Meetup “Apache Pulsar 的湖仓一体方案:Pulsar 的 Lakehouse 分层存储集成详解”

Lakehouse Meetup “Apache Pulsar 的湖仓一体方案:Pulsar 的 Lakehouse 分层存储集成详解”陈航StreamNative 高级工程师Apache Pulsar PMC member

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Intel MLlib:构建平台优化的Spark机器学习

Intel MLlib是一个为Apache Spark MLlib优化的软件包。它在保持和Spark MLlib兼容的同时,在底层利用原生算法库来实现在CPU和GPU上的最优化算法,同时使用Collective Communication来实现效率更高的节点间通信。我们的初步结果表明,该软件包在最小化应用改动的基础上,可以极大地提升MLlib算法的性能。讲师介绍吴晓昶英特尔亚太研发有限公司大数据部门的高级软件工程师,主要研究方向为并行计算,大数据系统和机器学习,CPU和GPU的性能优化。目前关注Spark和机器学习的系统性能优化。

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通过LLVM加速SparkSQL时间窗口计算

讲师介绍:王太泽第四范式特征工程数据库负责人曾在百度担任资深研发工程师一直致力于解决机器学习模型从离线到在线特征一致性问题和性能问题。议题简介为什么要优化spark时间窗口未加速前面临问题为什么要使用llvm加速而不是继续优化jvm codegen实现介绍-llvm 版本sql引擎设计如何与spark集成benchmark数据 vs spark3.0

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半小时,将你的Spark SQL模型变为在线服务

SparkSQL在机器学习场景中应用模型从批量到实时面临的问题 - SparkSQL 转换成实时执行成本高 - 离线特征和在线特征保持一致困难 - 离线效果与在线效果差距大我们是如何解决这些问题 相对传统实现方式我们优势 SparkSQL实时上线demo讲师:王太泽 第四范式特征工程数据库负责人 曾在百度担任资深研发工程师 一直致力于解决机器学习模型从离线到在线特征一致性问题和性能问题。

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JindoFS 存储策略和读写优化

本次分享主要介绍数据读写在计算存储分离的场景下所面临的常见问题以及相关的优化手段,并结合应用场景介绍对数据缓存加速的相关技术和策略。讲师介绍姚舜扬,花名辰山,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级开发工程师,目前从事大数据存储方面的开发和优化工作

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用Analytics-Zoo实现基于深度学习的胸腔疾病AI诊疗辅助

讲师介绍龚奇源博士,英特尔机器学习专家。从事多年数据隐私和机器学习研究,2017年加入英特尔,目前负责Analytics-Zoo中ClusterServing、Streaming、OpenVINO和推理优化等工作。直播简介:本次分享主要介绍如何利用Analytics Zoo和NIH胸部X光影像数据集,在Apache Spark集群上实现基于深度学习的胸腔疾病分类,为医生提供端到端的胸腔疾病AI诊疗辅助。有兴趣的同学,可以提前关注此开源项目:https://github.com/intel-analytics/analytics-zoo

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【EMR打造高效云原生数据分析引擎】

EMR-Jindo 是 EMR 推出的云原生 OLAP 引擎。凭借该引擎,EMR 成为第一个云上 TPC-DS 成绩提交者。经过持续不断地内核优化,目前基于最新 EMR-Jindo 引擎的 TPC-DS 成绩又有了大幅提高,达到了3615071,成本降低到 0.76 CNY。本次分享将介绍 EMR-Jindo 引擎背后的相关技术以及以 EMR-Jindo 为核心的云上大数据架构方案。主讲人辛现银(辛庸),阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家。Apache Hadoop,Apache Spark contributor。对 Hadoop、Spark、Hive、Druid 等大数据组件有深入研究。目前从事大数据云化相关工作,专注于计算引擎、存储结构、数据库事务等内容。

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【助力云上开源生态 - 阿里云开源大数据平台的发展】

介绍阿里云上开源生态的发展,阿里云如何更好的支持和融合开源生态,以及未来的发展。主讲人夏立,花名雷飙,阿里巴巴计算平台EMR高级产品专家,2014年开始接触大数据,历经阿里内部的大数据发展,目前在阿里云上负责开源的大数据平台EMR产品,构建云上的开源生态。

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【New Developments in the Open Source Ecosystem: Apache Spark 3.0 and Koalas】

Apache Spark 3.0 and Koalas的最新进展主讲人李潇,Databricks Spark 研发总监,管理一跨国团队,专注于 Apache Spark 和 Databricks Runtime 的开发和建设。他是 Apache Spark 项目管理委员会成员。本科毕业于南京理工大学,后在佛罗里达大学(University of Florida)获计算机博士学位, 曾就职于 IBM,获发明大师称号(Master Inventor),在数据处理领域发表专利十余篇。(Github: gatorsmile)

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云上StarRocks,极速湖仓meetup - 北京站

来自水滴筹、猿辅导、阿里云 EMR 团队和 StarRocks 社区的技术专家,针对开源 OLAP 技术架构、 StarRocks 产品硬核技术及 EMR StarRocks 进行分享。EMR Serverless StarRocks 免费公测讲师/嘉宾简介水滴筹、猿辅导、阿里云 EMR 团队和 StarRocks 社区的技术专家

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Lakehouse Meetup “整合Pulsar和Lakehouse数据:使用Connector将Pulsar Topic中的数据Sink到Lakehouse storage”

Lakehouse Meetup “整合Pulsar和Lakehouse数据:使用Connector将Pulsar Topic中的数据Sink到Lakehouse storage”张勇 StreamNative 高级工程师Apache Pulsar Committer

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Lakehouse Meetup“Apache Hudi 实时湖仓解决方案

Lakehouse Meetup“Apache Hudi 实时湖仓解决方案”陈玉兆阿里巴巴技术专家Apache Hudi PMCApache Calcite PMC

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Delta Lake数据湖基础介绍(开源版)【Databricks 数据洞察公开课】

公开课第四讲:本期公开课针对社区版本Delta Lake提供的几大核心特性进行讲解,并通过示例演示如何使用这些特性。产品技术咨询https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/VArMPrZOR加入技术交流群下期预告《Delta Lake数据湖基础介绍(商业版)》讲师/嘉宾简介筱龙阿里云开源大数据平台技术专家

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深度解析数据湖存储方案Lakehouse架构【Databricks 数据洞察公开课】

从数据仓库、数据湖的优劣势,湖仓一体架构的应用和优势等多方面深度解析Lakehouse架构。讲师/嘉宾简介Databricks软件工程师 张泊产品技术咨询https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/VArMPrZOR加入技术交流群

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EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen Framework

EMR团队探索并开发了SparkSQL Native Codegen框架,为SparkSQL换了引擎,新引擎带来最高4倍性能提升,为EMR再次获取世界第一立下汗马功劳,本次直播将详细介绍Native Codegen框架。讲师简介:周克勇,花名一锤,阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家,大数据领域技术爱好者,对Spark有浓厚兴趣和一定的了解,目前主要专注于EMR产品中开源计算引擎的优化工作。参考文章:EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘 Native Codegen Frameworkhttps://developer.aliyun.com/article/765156?spm=a2c6h.12873581.0.dArticle765156.5f6f47b4Mj7VpM&groupCode=aliyunemr

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实时数仓建设以及典型场景应用

本次分享会介绍实时数仓的思路以及一些实践,包括SparkStreaming SQL引擎,以及对Delta/Kudu/Druid/阿里云多种存储组件的深度整合;同时会在这个基础上介绍一些典型案例应用讲师介绍宋军,花名嵩林 阿里云EMR高级技术专家。从事Spark内核优化,对SparkCore/SprakSQL有深入了解,Spark Contributor

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