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来自：百科随着大数据爆炸式的增长，应用大规模数据处理系统分析大数据变得越来越重要。其中，Spark是当今应用最为广泛通用的大数据先进技术之一。BoostKit大数据使能套件提供了Spark性能改进的各种优化技术，包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战；来自：百科
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完善的运维服务配套，7*24小时监控与运维保障。 分布式缓存服务教程视频 分布式缓存服务DCS 04:53 创建缓存实例 分布式缓存服务DCS 创建缓存实例 分布式缓存服务DCS 03:40 访问缓存实例 分布式缓存服务DCS 访问缓存实例 分布式缓存服务DCS 04:16 缓存实例日常维护 分布式缓存服务DCS 缓存实例日常维护来自：专题![]()
重点投放哪些平台。 优势 高效的Spark编程模型：使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 简单易用：直接使用标准SQL编写指标分析逻辑，无需关注背后复杂的分布式计算平台。 按需计费： 日志分析 按实来自：百科![]()
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HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS 是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。 HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。 4、数据融合处理 MapReduce提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、S来自：专题![]()
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