【Spark Summit EU 2016】Spark Steaming + 动态配置+动态分配构建弹性流计算

本讲义出自Bas Geerdink在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了什么是ETL,其实ETL就是对于数据的提取.转换.加载(Extract-Transform-Load),并介绍了ETL的一些常用工具,除此之外,Bas Geerdink着重介绍了为什么要用Spark来做ETL,并对于一些代码示例进行了分享.

本讲义出自Zoltan Zvara在Spark Summit EU 2016上的演讲,聚合了物联网.社交网络和电信数据的应用在"玩具"数据集上运行的非常好,但是将应用部署到真实的数据集上时就没有看上去那么合适了,事实上可能变得令人惊讶的缓慢甚至会崩溃,这就是所谓的数据倾斜(data-skew),为了应对这一问题,Zoltan Zvara与他的团队致力于实现基于Spark的数据感知分布式数据处理框架.本讲义就介绍了这个基于Spark的数据感知分布式数据处理框架的技术细节.

本讲义出自Debasish Das与Pramod Narasimha在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了基于Spark和Lucene构建的近实时预测模型.

本讲义出自Ruben Pulido和Behar Veliqi在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了IBM公司的沃森媒体分析系统,介绍了该系统之前针对于单租户的架构,所需面对的多租户挑战和面对该挑战产生出的新系统架构. 在讲义的最后Ruben Pulido和Behar Veliqi总结了从沃森媒体分析系统架构演变过程中所获取的经验,新的发展途径可能会基于Spark.Kafka和Zookeeper,并将具有健壮性的特点,能够满足延迟和吞吐量的需求,并且能够支持更多的分析.

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.

本讲义出自Stephan Kessler在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了目前商业智能的相关技术蓝图,并且从业务应用和大数据以及数据科学的角度谈论了目前商业智能蓝图中的不足,并分享了在Spark上集成的业务功能以及如何在Spark上利用不同来源的数据,并对HANA Vora 1.3进行了介绍.

本讲义出自Johnathan Mercer在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了作为移动应用智能公司的Apptopia,Apptopia致力于解决移动应用市场的问题,他们通过Spark将共有数据以及自己的私有数据进行结合,并利用结合后的数据进行分析预测. Johnathan Mercer还分享了Spark以及开源工具如何改变了Apptopia,以及从改变中学习到的四点经验.

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.

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.