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。在2019杭州云栖大会大数据技术专场，阿里云阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家辛庸向大家分享了如何基于开源体系如何打造云上数据分析平台E-MarReduce（EMR）、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。
Spark Codegen浅析
Codegen是Spark Runtime优化性能的关键技术，核心在于动态生成java代码、即时compile和加载，把解释执行转化为编译执行。Spark Codegen分为Expression级别和WholeStage级别，分别针对表达式计算和全Stage计算做代码生成，都取得了数量级的性能提升。本文浅析Spark Codegen技术原理。
浅谈 Spark 的多语言支持（修订版）
Spark 设计上的优秀无容置疑，甫一出道便抢了 Hadoop 的 C 位，在开源大数据的黄金十年里一时风头无两，在人工智能时代的当下仍然能够与时俱进，不可谓不牛逼。架构和设计上的卓越，不遑多言，美中不足之处自然也有不少，比如调度模型跟 MapReduce 这种计算范式过于耦合，Spark 最近引入 Barrier 调度模式就是为了支持深度学习这种新的计算类型，所幸在于对框架的改动不会伤经动骨。
【译】Spark-Alchemy：HyperLogLog的使用介绍
原文链接: [https://databricks.com/blog/2019/05/08/advanced-analytics-with-apache-spark.html]
译者：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。
Spark + AI 2019北美技术峰会华丽落幕
除了Spark + AI主题外，本次峰会，为开发者，数据科学家以及探寻最佳数据与人工智能工具来构架创新型产品的技术实践者们，提供了一站式交流的独特体验，超过了5000名来自世界各地的工程师，数据科学家，人工智能专家，研究学者以及商务人士，加入到了这3天的深度交流与学习中。
钉钉群直播【Structured Steaming的进阶与实践 】
structured steaming因其低时延和提供的SQL API等特性被越来越多的企业所使用，作为实时计算的首选。
本次分享structured steaming的使用，包含spark 2.4 structured streaming的新特性，API原理和使用场景等的介绍。
钉钉群直播【Koalas 介绍】
Koalas是Spark社区推出的新项目，旨在为Spark提供与pandas完全兼容的接口，在降低pandas用户的学习和迁移成本的同时，充分利用Spark强大的分布式处理能力。本次分享介绍Koalas的基本用法和原理。
