StreamingPro 简化流式计算配置
前些天可以让批处理的配置变得更优雅StreamingPro 支持多输入，多输出配置，现在流式计算也支持相同的配置方式了。另外未来等另外一个项目稳定，会释放出来配合StreamingPro使用，它可以让你很方便的读写HBase,比如可以为HBase 表 添加mapping，类似ES的做法,也可以不用mapping，系统会自动为你创建列(familly:column作为列名)，或者将所有列合并成一个字段让你做处理。
【Spark Summit East 2017】BigDL：Spark上的分布式深度学习库
本讲义出自Yiheng Wang在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了使用Spark构建大数据平台的分布式的深度学习框架，其结合了“高性能计算”和“大数据”的架构，为Spark上的深度学习功能提供本地支持，演讲中还分享了用户通过BigDL构建的深度学习的应用程序，BigDL允许开发者使用大数据平台进行统一数据存储、数据处理和挖掘、机器学习以及深度学习等。
小米流式平台架构演进与实践
小米业务线众多，从信息流，电商，广告到金融等覆盖了众多领域，小米流式平台为小米集团各业务提供一体化的流式数据解决方案，主要包括数据采集，数据集成和流式计算三个模块。目前每天数据量达到 1.2 万亿条，实时同步任务 1.5 万，实时计算的数据 1 万亿条。
使用IDEA开发及测试Spark的环境搭建及简单测试
一、安装JDK(具体安装省略)
二、安装Scala(具体安装省略)
三、安装IDEA
1、打开后会看到如下，然后点击OK
2、点击Next:Default plugins，进入以下页面：
3、点击Scala的Install安装(确保联网)，等待完成后，出现
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【Spark Summit East 2017】使用开源大数据软件构建实时防欺诈引擎
本讲义出自Kees Jan de Vries在Spark Summit East 2017上的演讲，骗子总试图使用盗取来的信用卡购买商品，预定机票和酒店等，这伤害了持卡人的信任和供应商在世界各地的业务，本讲义介绍了使用开源大数据软件：Spark, Spark ML, H2O, Hive, Esper等构建的实时防欺诈引擎，并介绍了面对的挑战。
