利用Spark的数字化营销迈向分布式强化学习阶段

Nedim Lipka,Systems Technology Lab of Adobe Research研究专家。主要致力于机器学习、数据挖掘方向的研究。最近,他的工作方向是可扩展的强化学习算法、Spark、Hadoop等等。此次峰会上就利用Spark的数字化营销向分布式强化学习做了详细的介绍。
  • CSDN魏伟
  • 2014年06月19日
  • 来源:CSDN 文档
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让Spark飞,用Amazon Elastic MapReduce构建弹性和高可用性的Spark集群

Parviz Deyhim是亚马逊网络服务的解决方案架构师。Parviz为许多AWS的客户,帮助他们构建可扩展,高度可用和安全的基础架构。在此之前Parviz花了很多年的时间在CDN(内容分发网络)行业,在那里他帮助客户发布他们的内容。在此次Spark峰会上Parviz主要介绍了Spark在Amazon EMR上的一些信息。
  • CSDN魏伟
  • 2014年06月19日
  • 来源:CSDN 文档
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Pat McDonough:Parallel programming with Spark

该文档来自Spark Summit 2013峰会上Pat McDonough的演讲。
  • 陈丽辉
  • 2014年06月19日
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Real-time big data processing with Spark Streaming

该文档来自Spark Summit 2013峰会上Tathagata Das的演讲。
  • 陈丽辉
  • 2014年06月19日
  • 来源:CSDN 文档
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Patrick Wendell:Administering Spark

该文档来自Spark Summit 2013峰会上Patrick Wendell的演讲。
  • 陈丽辉
  • 2014年06月19日
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Michael Armbrust:Fast distributed query processing with Shark

该文档来自Spark Summit 2013峰会上来自Michael Armbrust的演讲。
  • 陈丽辉
  • 2014年06月19日
  • 来源:CSDN 文档
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Migration from Hadoop Streaming to Spark

该文档来自Spark Summit 2013峰会上Gavin Li,Jaebong Kim,Andy Feng的演讲。In this talk, we will present our recent effort to migrate AEX pipeline from Hadoop streaming to Spark. We aim to reduce audience model to be refreshed at least 2x faster. We came up an innovative
  • 陈丽辉
  • 2014年06月19日
  • 来源:CSDN 文档
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Sandy Ryza:Spark and Resource Management on Hadoop

该文档来自Spark Summit 2013峰会上来自Cloudera的Sandy Ryza的主题演讲。The talk will discuss the current state of resource management on Hadoop, how Spark fits in currently, the work that needs to be done to share resources fluidly between Spark and other processing framewo
  • 陈丽辉
  • 2014年06月19日
  • 来源:CSDN 文档
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Patrick Wendell:Spark Performance

该文档来自Spark Summit 2013峰会上Patrick Wendell的演讲。
  • 陈丽辉
  • 2014年06月19日
  • 来源:CSDN 文档
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Mike Franklin:AMPLab的大数据研究

该文档来自Spark Summit 2013峰会上加州大学伯克利AMP实验室主任Mike Franklin的主题演讲。Mike Franklin就加州大学AMP实验室大数据研究的团队和资源以及研究成果和面临的未来面临的挑战做了综合表述。
  • 陈丽辉
  • 2014年06月19日
  • 来源:CSDN 文档
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