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大數據時代，為我們開發項目提供了支撐
旅游網站的流式計算應用
Spark 組件的Streaming是一個接近實時的流計算框架。 它允許工程師和數據科學家輕松利用SparkStreaming和SQL來獲得實時數據洞察能力并構建實時反饋循環。在其上構建了多個關鍵任務應用程序。在這次項目中，我們將首先概述SparkStream，然后討論幾個生產用例，例如數據倉庫的實時攝取管道，以及計算在線數據產品的派生數據。我們將討論 Stream如何集成到我們的大數據生態系統，如Kafka，HBase和Hive，并分享一系列的經驗教訓。其中包括擴展多個Streaming作業，同時使用單個Kafka集群，管理流式作業的生命周期和檢查點， 以及將 HBase 用作狀態存儲的最佳實踐。
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Hadoop電商精準營銷
公司傳統業務在MySQL平臺，為客戶提供360的畫像，公司決定利用非結構化數據：網站后天日志分析用戶操作行為，為精準營銷準備數據。本項目通過傳統業務遷移、關聯非結構化數據與結構化數據、優化集群到如何利用 Spark 實現精準營銷 算法及可視化，為大家總結大數據全知識體系的內容。
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互聯網搜索公司的多媒體流式處理框架
隨著移動時代的到來，來自智能手機用戶的大量多媒體文件在網上發布。我們現在迫切需要一個高效的分布式平臺來處理和分析這些多媒體數據。然而，現有方法通常遭受與遺留多媒體理解實現的兼容性問題；由于多媒體數據的大文件大小導致的存儲器管理問題；和有限平臺數據格式支持。通過基于二進制數據管道的執行，提出了基于流的實現，以及靈活的I / O類型以支持各種應用場景。在本項目中我們將演示如何在公司的圖像貨幣化產品中使用這個框架，以加快我們的模型訓練流程，并提高我們的CTR預測。
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