百度使用spark工程实践【马小龙】
本帖最后由 nettman 于 2015-4-11 01:00 编辑问题导读
spark在在百度遇的问题，相信在一些企业同样也会遇到，比如如何与自己公司的产品向结合，公司使用spark来做什么。
那么
1.百度是如何使用spark的？
2.百度使用spark遇到了什么问题？
3.百度使用spark带来了什么效果？
4.马小龙认为spark的适用场景是什么？
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CSDN：首先请介绍下您自己，以及您在Spark 技术方面所做的工作。马小龙：我叫马小龙，目前在百度基础架构部做大数据处理平台，我主要关注Spark在公有云环境下的使用、优化。
CSDN：您所在的企业是如何使用Spark 技术的？带来了哪些好处？马小龙：我们主要结合业务需求来对Spark进行优化，带来的好处是作业的处理速度有明显提升。
CSDN：您认为Spark 技术最适用于哪些应用场景？马小龙：我个人认为Spark比较适合有迭代需求的大规模作业，比如机器学习等领域。
CSDN：企业在应用Spark 技术时，需要做哪些改变吗？企业如果想快速应用Spark 应该如何去做？马小龙：Spark和现有的Hadoop生态整合得很好，所以数据方面没有迁移成本，但是业务算法需要重新实现，因此建议先评估现有的业务是否适合放在Spark上，然后再做迁移。企业如果想快速应用Spark，可以选择BMR，BMR提供了Spark镜像，可快速按需创建Spark集群：）
CSDN：您所在的企业在应用Spark 技术时遇到了哪些问题？是如何解决的？马小龙： 主要是需要和企业现有的生态打通，需要做一些适配工作。
CSDN：作为当前流行的大数据处理技术，您认为Spark 还有哪些方面需要改进？马小龙： Spark目前的发展势头很好，可以在稳定性方面逐渐改进。
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