往期精選合集包 （戳我前往） 囊括了：AI、架構師、 Serverless 、AIoT、DevOps、容器化、機器學習、雲計算、K8s、微服務、雲原生、視覺AI、大資料、小程式、物聯網等各種主題直播合集。
Hologres系列課程（十二）Spark實時寫入Hologres最佳實踐
直播簡介
本次主要介紹如何通過内置Spark Connector，将多種資料源資料高性能寫入至hologres。
講師介紹
張高迪(杳天)，阿裡巴巴開發工程師，長期從事Hologres引擎開發工作
阿裡雲EMR系列直播-EMR spark on ACK産品示範及最佳實踐
EMR on ACK是企業級半托管的開源大資料平台，為阿裡雲E-MapReduce(EMR)提供了一個部署選項，允許您在阿裡雲容器服務Kubernetes版 (ACK) 上運作開源大資料架構。 目前支援Spark引擎的部署，結合自研的Remote shuffle service服務元件，提供使用者高穩定、高成本效益、靈活的彈性計算服務。本次直播重點展開了該産品介紹和使用示範。
石磊（砳岩），阿裡雲技術專家
Spark Shuffle RPMem擴充: 借助持久記憶體與RDMA加速Spark 資料分析
Spark Shuffle RPMem擴充提供了一個基于PMem 和RDMA 來加速Shuffle的方案，它采用PMem 作為Shuffle的存儲媒體，利用PMDK 使用者态程式設計庫進行資料讀寫，減小使用者态、核心态切換與檔案系統開銷；用基于RDMA網絡協定異構的傳輸層實作高性能資料傳輸；還将RDMA直接注冊在PMem上，減少記憶體拷貝。
本次直播介紹如何利用持久化記憶體與高性能RDMA 網絡來加速Spark Shuffle。
張建，英特爾亞太研發有限公司大資料部門的軟體工程經理，專注于大資料和機器學習中存儲方案優化
OAP Spark 優化介紹: 通過索引和緩存優化互動式查詢性能
直播介紹
簡單介紹OAP的總體藍圖。同時詳細介紹其中的一個具體優化，使用索引和緩存來解決互動式查詢性能挑戰。英特爾和社群合作，為Spark SQL實作了索引和資料源緩存，通過為關鍵查詢列建立并存儲完整的B +樹索引，并使用智能的細粒度資料緩存政策，我們可以極大的提升基于Spark SQL的互動式查詢的性能。
陳海鋒，英特爾亞太研發有限公司大資料部門的進階軟體架構師，開發經理，主要研究和關注基于Hadoop和Spark的大資料架構的分析和優化，Apache社群的長期貢獻者。
沈祥翔，英特爾亞太研發有限公司大資料部門的進階軟體工程師，主要擔任OAP項目的開發。
基于Serverless 容器的Spark大資料分析最佳實踐
明譽 阿裡雲解決方案架構師
Spark on Apache Zeppelin
Apache Zeppelin 是一個互動式的大資料開發Notebook，從一開始就是為Spark定制的。Zeppelin Notebook的開發環境與傳統IDE開發環境相比有幾大優勢：不需要編譯Jar，環境配置簡單，互動式開發，資料結果可視化等等。本次直播将會介紹Spark on Zeppelin的一些基本使用方式以及應用場景。
章劍鋒（簡鋒），開源界老兵，Apache Member，曾就職于 Hortonworks，目前在阿裡巴巴計算平台事業部任進階技術專家，并同時擔任 Apache Tez、Livy 、Zeppelin 三個開源項目的 PMC ，以及 Apache Pig 的 Committer。
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