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关于Apache Spark

Apache Spark是快速、易于使用的框架，允许你解决各种复杂的数据问题，无论是半结构化、结构化、流式，或机器学习、数据科学。它也已经成为大数据方面最大的开源社区之一，拥有来自250多个组织的超过1000个贡献者，以及遍布全球570多个地方的超过30万个Spark Meetup社区成员。

精彩导读使用 Databricks 作为分析平台

YipitData是一家咨询公司，其客户主要是投资基金以及财富五百强中的一些公司。该公司通过自己的数据产品进行分析，提供给客户相应的数据分析报告。YipitData的主要产出方式和赚钱方式就是做数据分析，其公司内部有53个数据分析师，却只有3个数据工程师。数据分析的基础是数据，所以对于该公司来说大数据分析的平台是非常重要的。阿里巴巴高级技术专家章剑锋介绍了YipitData公司基于Databricks平台搭建的分析平台。

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在 kubernetes 上运行 apache spark

k8s 和 spark 的结合是出现在 spark 2.3 版本以后的事情，在此之前有几种方式。第一种就是 Standalone，大家使用的并不是非常的多。第二种是 Apache mesos，在国外用的比较多，但是市场规 模也在逐渐缩小。第三种是 Yarn，我们现在绝大多数的企业都是跑在 Yarn 的集群里面了。第四种是 Kubernetes，现在大家也逐渐的把 spark 跑在 k8s 上面。

阿里云高级技术专家范振为大家带来在kubernetes上运行apache spark的介绍。内容包括Data Mechanic平台介绍，Spark on k8s，以及EMR团队云原生的思考和实践。

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Ray on Spark

开源了BigDL之后，英特尔又开源了统一的数据分析和AI平台Analytics Zoo，用户可以根据不同的需求，在大数据的平台上直接运行由使用TensorFlow、PyTorch、Keras、Ray、等框架构建的应用。Analytics Zoo可以将用户的大数据平台作为数据存储、数据处理挖掘、特征工程、深度学习等一体化的pipeline平台。

RayOnSpark 能够让Ray的分布式应用直接无缝地集成到Apache Spark的数据处理流水线中，省去集群间数据传输的overhead，支持用户使用Spark处理的数据做新兴人工智能应用的开发。由Intel大数据团队软件工程师黄凯为大家介绍Ray和Intel的开源项目Analytics Zoo，开发RayOnSpark的动机和初衷，同时结合实际案例分享RayOnSpark的落地实践。

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EMR Spark-SQL性能极致优化揭秘

在 2019 年的打榜测试中，我们基于 Spark SQL Catalyst Optimizer 开发的 RuntimeFilter 优化 对于 10TB 数据 99 query 的整体性能达到 35% 左右的提升。最近阿里云 E-MapReduce 团队在 TPCDS-Perf 榜单中提交了最新成绩，相比去年的成绩，无论从性能还有性价比都取得了 2 倍+的优秀成绩！这次的优化里面，引入的 Native Runtime，如果说上述的优化器优化都是一些特殊 Case 的杀手锏，Native Runtime 就是一个广谱大杀器，根据后期统计，引入 Native Runtime，可以普适性的提高 SQL Query 15～20%的 E2E 耗时，这个在TPCDS Perf 里面也是一个很大的性能提升点。

阿里巴巴计算平台事业部EMR团队高级开发工程师陆路分享了EMR这一突破性的实战经验。

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