Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Real-Time Mode Technical Deep Dive: How We Built Sub-300 Millisecond Streaming Into Apache Spark™

  • Databricks
  • 2025-07-07
  • 1162
Real-Time Mode Technical Deep Dive: How We Built Sub-300 Millisecond Streaming Into Apache Spark™
Databricks
  • ok logo

Скачать Real-Time Mode Technical Deep Dive: How We Built Sub-300 Millisecond Streaming Into Apache Spark™ бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Real-Time Mode Technical Deep Dive: How We Built Sub-300 Millisecond Streaming Into Apache Spark™ или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Real-Time Mode Technical Deep Dive: How We Built Sub-300 Millisecond Streaming Into Apache Spark™ бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Real-Time Mode Technical Deep Dive: How We Built Sub-300 Millisecond Streaming Into Apache Spark™

Real-time mode is a new low-latency execution mode for Apache Spark™ Structured Streaming. It can consistently provide p99 latencies less than 300 milliseconds for a broad set of stateless and stateful streaming queries. Our talk focuses on the technical aspects of making this possible in Spark. We’ll dive into the core architecture that enables these dramatic latency improvements, including a concurrent stage scheduler and a non-blocking shuffle. We’ll explore how we maintained Spark’s fault-tolerance guarantees, and we’ll also share specific optimizations we made to our streaming SQL operators. These architectural improvements have already enabled Databricks customers to build workloads with latencies up to 10x lower than before. Early adopters in our Private Preview have successfully implemented real-time enrichment pipelines and feature engineering for machine learning — use cases that were previously impossible at these latencies.

Talk By: Jerry Peng, Staff Software Engineer, Databricks ; Siying Dong, Senior Staff Software Engineer, Databricks

Here’s more to explore:
Production ready data pipelines for analytics and AI: https://www.databricks.com/solutions/...
The Big Book of Data Engineering: https://www.databricks.com/resources/...
See all the product announcements from Data + AI Summit: https://www.databricks.com/events/dat...

Connect with us: Website: https://databricks.com
Twitter:   / databricks  
LinkedIn:   / databricks  
Instagram:   / databricksinc  
Facebook:   / databricksinc  

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]