《深度探秘：Java构建Spark MLlib与TensorFlow Serving混合推理流水线》
本文探讨了如何结合Apache Spark MLlib、TensorFlow Serving和Java构建混合推理流水线。Spark MLlib利用分布式计算高效处理大规模数据，完成模型训练；TensorFlow Serving专注于模型部署，提供稳定高效的推理服务；Java则以其稳健性协调两者，实现高性能与扩展性。文章分析了环境搭建、模型训练与集成、输入输出处理及性能优化等关键环节，并讨论了兼容性与性能瓶颈等挑战。这一架构在医疗、金融等领域具有广阔应用前景，展现了强大的技术潜力。
【赵渝强老师】Scala编程语言
Scala 是一种集成面向对象与函数式编程特性的多范式语言，运行于 Java 平台并兼容 Java 程序。学习 Scala 为掌握 Spark 和 Flink 打下基础。本文通过视频讲解及代码示例，展示如何用 Scala 在 Spark 和 Flink 中实现 WordCount 程序，包括环境配置、数据处理及输出操作，帮助理解其实际应用。
从InfluxDB到StarRocks：Grab实现Spark监控平台10倍性能提升
Grab 是东南亚领先的超级应用，其 Spark 可观测平台 Iris 核心存储迁移到 StarRocks 后性能显著提升。新架构统一了实时与历史数据分析，减少多平台切换复杂性，查询速度提升 10 倍以上，资源使用效率提高 40%。通过物化视图、动态分区和直接 Kafka 摄取数据等优化，简化数据管道并降低运维成本。未来 Grab 将进一步增强推荐系统、集成机器学习，持续优化用户体验与系统可扩展性。
《深度剖析Spark SQL：与传统SQL的异同》
Spark SQL是Apache Spark生态系统中用于处理结构化数据的组件，作为大数据时代的SQL利器，它在继承传统SQL语法和逻辑思维的基础上，重新定义了数据处理的效率与灵活性。相比传统SQL，Spark SQL支持分布式计算、内存处理及多种数据源，可高效应对PB级数据挑战。其核心概念DataFrame提供优化查询能力，使数据分析更便捷。两者虽有联系，但在处理规模、计算模式和优化策略上差异显著，共同满足不同场景下的数据需求。