開源大資料周刊-第16期

<a href="https://www.aliyun.com/product/emapreduce?spm=0.0.0.0.evlkl4">e-mapreduce團隊</a>

1.4版本（已經釋出）

作業運作失敗報警

作業并行送出

添加sqoop、shell類型的作業

1.4.1版本（正在研發）

完善失敗報警

完善定時任務，增加小時、分鐘定時任務

1.5.0版本 （正在研發）

叢集整體運作情況的儀表盤

叢集狀态監控報警

1.6.0版本

互動式查詢（支援hive、spark）

<a href="http://www.oschina.net/news/75627/apache-spark-2-0-0">apache spark 2.0.0 釋出，apis 更新</a>

該版本主要更新apis，支援sql 2003，支援r udf ，增強其性能。

<a href="http://www.iteblog.com/archives/1668">spark2.0技術預覽，更易用、更快速、更智能</a>

spark2.0統一了streaming與batch的api，引入了dataset，另外就是tungsten等性能優化，讓spark成為更加優秀的分布式計算引擎。

<a href="http://www.d1net.com/bigdata/news/422339.html">spark 分析與+ mongodb 提供資料庫即服務</a>

mongodb的快速部署，是其大受歡迎的主要原因。在其年度會議上，這個nosql資料庫背後的公司展示了一系列的改進，包括與spark分析的互聯。

<a href="http://www.dataguru.cn/article-9110-1.html">飛一般的感覺！當spark遇到redis~</a>

一些記憶體資料結構比其他資料結構來得更高效;如果充分利用redis，spark運作起來速度更快。

<a href="http://www.open-open.com/news/view/7b9561">變不可能為可能，tachyon幫助spark變小時級任務到秒</a>

tachyon就可以幫你讓這些資料長期處于記憶體中并且在不同應用之間共享。

<a href="http://geek.csdn.net/news/detail/76853">spark多資料源計算實踐及其在growingio的實踐</a>

本文主要介紹如何使用apache spark中的datasource api以實作多個資料源混合計算的實踐。

<a href="https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=mza5nzkxmzg1nw==&amp;mid=2653159536&amp;idx=1&amp;sn=b02c437b756124e1bc0601bf97c4ebbd">用spark進行大資料處理之機器學習篇</a>

讨論機器學習概念以及如何使用spark mllib來進行預測分析。

<a href="http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-streaming-picture/">spark streaming圖檔處理案例介紹</a>

本文首先介紹了流式處理架構的設計原理、spark streaming 的工作原理，然後通過一個基于 spark streaming 編寫的讀取、分析、寫入圖檔的示例幫助讀者加深了解 spark streaming 的工作原理。

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