【Spark Summit EU 2016】Spark——打造处理石油工业数据的全球化计算引擎

本讲义出自Yaroslav Nedashkovsky与Andy Starzhinsky在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了从数据收集到预测分析的石油行业的数据分析过程,分享了石油工业的概览,以及从数据源头到数据收集,再到数据分析的全过程,并且分享了如何利用Spark打造处理石油工业数据的全球化计算引擎。

时间: 2024-10-26 01:42:26

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【Spark Summit EU 2016】Spark数据感知

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【Spark Summit EU 2016】基于Spark+Lucene构建近实时预测模型

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【Spark Summit EU 2016】沃森媒体分析系统:从单租户Hadoop到3000租户Spark的架构演进

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【Spark Summit EU 2016】从使用Spark Streaming中所学到的经验

本讲义出自Miklos Christine在Spark Summit EU 2016上的演讲,简单介绍了DataBricks,并主要介绍了Spark Streaming的总体架构设计,Spark Streaming与结构化的流计算相比的不同之处以及目前阶段Spark Streaming的5大问题:类型不匹配.无法找到主要偏移量.toDF不属于RDD成员.任务不是序列化的以及有关JSON记录的相关问题.

【Spark Summit EU 2016】基于Spark的分布式计算,提升业务洞察力

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【Spark Summit EU 2016】从Spark中学会的问题解决秘诀

本讲义出自Stavros kontopoulos与Justin Pihony在Spark Summit EU 2016上的演讲,在演讲中他们分享了内存空间不足问题(OOM).该方法不存在问题.大小混乱问题以及安全的流恢复问题,以及如何使用Spark解决相应的问题.

【Spark Summit EU 2016】经验分享:将SparkR用于生产环境下的数据科学应用中

本讲义出自Heiko Korndorf在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要分享了R语言以及现实场景下使用R语言进行数据分析的应用案例,并且将引领大家使用SparkR扩展R语言应用,并介绍了SparkR1.X和2.X架构,并介绍了这两个版本的SparkR分别如何获取. 除此之外,Heiko Korndorf还分享了如何使用SparkR将数据科学与数据工程集成到一起,将SparkR用于生产环境下的数据科学应用中,并对于Spark无限发展空间的生态系统进行了展望.