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    隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來(lái)越重要。其中，Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)；
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    流處理：Kafka支持流處理，可以將消息從一個(gè)應(yīng)用程序傳遞到另一個(gè)應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。 5. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：Kafka支持多種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架，如Spark Streaming、Storm等，可以通過(guò)將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)教幚砜蚣苤羞M(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算和分析。 總的來(lái)說(shuō)，Kafka可以作為一種高性能、高可擴(kuò)展性、低
    來(lái)自：專(zhuān)題
    恢復(fù)（數(shù)據(jù)備份 / 恢復(fù)等）、需要詳細(xì)監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)的場(chǎng)景、流式處理（ 日志分析 ，圖片 / 視頻處理等）場(chǎng)景，提出了 Serverless Streaming 的流式處理方案，支持毫秒級(jí)響應(yīng)文件處理。 華為云 FunctionGraph 函數(shù)工作流 針對(duì) 復(fù)雜度高需要抽象的業(yè)務(wù)（訂單管理，CRM
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