【Spark Summit EU 2016】使用Flame Graphs提升Spark 2.0性能的研究

本讲义出自Qifan Pu在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了如何在多核机器上提升Spark的性能表现以及如何研究和实现内存shuffle. 因为Spark开始时是作为集群计算框架出现的,所以产生了多核机器上关于Spark的性能表现的研究,Spark的设计是基于多计算节点的,本讲义中Qifan Pu着重探讨了数据交互也就是shuffle.

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Ahsan Javed Awan在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了在服务器集群的规模不断扩展的状态下,如何获取运行于服务器集群上的Spark的性能指标并对于性能进行优化,并分享了为了使得架构设计能够提升节点级别的性能表现,该如何确定衡量指标,以及如何设计可扩展的架构.

本讲义出自Simon Whitear在Spark Summit EU 2016上的演讲,主要介绍了用于监控,识别并优化低效Spark的工具Sparklint.由于成功的Spark集群的规模往往会迅速扩张,往往会出现能力与任务不匹配的情况并造成资源竞争,为了使得Spark集群的效率得到提升,所以需要Sparklint这样的监控优化工具.

本讲义出自Sameer Agarwal在Spark Summit EU 2016上的演讲,他首先从机器的存储.网络以及CPU等硬件的性能发展变化讲起,再谈到软件中Spark IO的优化.数据格式的改进提升,并介绍了Tungsten项目,该项目的目标是大幅度地提升Spark集群的内存和CPU的执行效率,推动Spark的性能最大可能地接近硬件性能的极限.

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.