一、活动时间 5月10日下午14:00-18:00二、活动地点北京市海淀区丹棱街5号 微软亚太研发集团总部大厦1号楼1层 地图: http://j.map.baidu.com/yVWh0三、活动内容: 1、鲁小亿 美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系 Senior Research Associate，演讲主题：<spark & RDMA> 2、董旭 滴滴打车 高级软件工程师，高性能计算负责 w397090770 10年前 (2015-05-05) 3058℃ 0评论6喜欢
在之前的博文中，我们回顾和总结了2014年Spark在性能提升上所做的努力。本篇博文中，我们将为你介绍性能提升的下一阶段——Tungsten。在2014年，我们目睹了Spark缔造大规模排序的新世界纪录，同时也看到了Spark整个引擎的大幅度提升——从Python到SQL再到机器学习。 Tungsten项目将是Spark自诞生以来内核级别的最大改动，以 w397090770 10年前 (2015-05-04) 4893℃ 1评论4喜欢
《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》、《Spark Streaming作业提交源码分析数据处理篇》 在昨天的文章中介绍了Spark Streaming作业提交的数据接收部分的源码（《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》），今天来介绍Spark Streaming中如何处理这些从外部接收到的数据。 在调用StreamingContext的start函数的时候， w397090770 10年前 (2015-04-29) 4409℃ 2评论9喜欢
《Spark Streaming作业提交源码分析接收数据篇》、《Spark Streaming作业提交源码分析数据处理篇》 最近一段时间在使用Spark Streaming，里面遇到很多问题，只知道参照官方文档写，不理解其中的原理，于是抽了一点时间研究了一下Spark Streaming作业提交的全过程，包括从外部数据源接收数据，分块，拆分Job，提交作业全过程。 w397090770 10年前 (2015-04-28) 9205℃ 2评论9喜欢
由CSDN主办OpenCloud 2015大会于4月16日-18日在国家会议中心成功举办。“2015 OpenStack技术大会”、“2015 Spark技术峰会”、“2015 Container技术峰会”三大峰会及三场深度行业实战培训赢得了讲师和听众们高度认可，40余位一线专家的深度主题演讲赢得阵阵掌声。 2015 spark技术峰会.pushed{color:#f60;}时间议题演讲者09: w397090770 10年前 (2015-04-28) 7576℃ 0评论2喜欢
Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式，但是在有些场景下，使用默认的配置达不到最优，甚至无法实时处理来自外部的数据，这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改。由于现实中场景和数据量不一样，所以我们无法设置一些通用的配置（要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数，直接写死不得了），我们需 w397090770 10年前 (2015-04-27) 27006℃ 0评论34喜欢
在Spark中内置支持两种系列化格式：（1）、Java serialization；（2）、Kryo serialization。在默认情况下，Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架，它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化，虽然Java系列化非常灵活，但是它的性能不佳。然而我们可以使用Kryo 库来系列化，它相比Java serialization系列化高效，速度很快（通常比Java快1 w397090770 10年前 (2015-04-23) 14808℃ 0评论15喜欢
Apache Spark是目前非常强大的分布式计算框架。其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解。虽然Spark是在操作大数据集上很有优势，但是它仍然需要将数据持久化存储，HDFS是最通用的选择，和Spark结合使用，因为它基于磁盘的特点，导致在实时应用程序中会影响性能（比如在Spark Streaming计算中）。而且Spark内置就不支持事务提交( w397090770 10年前 (2015-04-22) 10217℃ 0评论8喜欢
《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》 《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二)》 在本博客的《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》文章中介绍了如何使用基于Receiver的方法使用Spark Streaming从Kafka中接收数据。本文将介绍如何使用Spark 1.3.0引入的Direct API从Kafka中读数据。 和基于Receiver接收数据不一样，这种方式 w397090770 10年前 (2015-04-21) 28427℃ 1评论26喜欢
《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(一)》 《Spark Streaming和Kafka整合开发指南(二)》 Apache Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。可以说，任何实时大数据处理工具缺少与Kafka整合都是不完整的。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中接收数据，这里将会介绍两种方法：（1）、使用Receivers和Kafka高层次的API；（2） w397090770 10年前 (2015-04-19) 33731℃ 0评论33喜欢
![OpenCloud 2015大会PPT资料免费下载[Spark篇]](https://www.iteblog.com/wp-content/themes/yusi2.0/img/pic/2.jpg)
