这是一个来自Movile的客座帖子。在爱尔兰都柏林举行的欧盟星火峰会上，木村和克莱西奥分享了他们的亮点和他们最期待的。作者简介：木村义次拥有超过15年的软件开发经验。他拥有电气工程硕士学位。他拥有丰富的运营商计费系统经验。他目前在Movile巴西公司担任IT协调员。Flavio Clesio是Movile机器学习和收入保证方面的专家，他帮助构建核心智能应用程序，以最大限度地增加收入机会并实现决策自动化。他拥有应用于金融市场的计算智能硕士学位。目前在巴西Moville担任机器学习主管。火花峰会就要到了，我们很高兴能跨越大洋前往爱尔兰的都柏林。对于我们这些热带国家的人来说，这是一个新的世界——新天气（不是那么热带）、城市、会议、人和文化。这将是一次非常丰富的经历。与社区建立联系，参加演讲会，学习新的信息和想法，这永远是参加会议的最佳部分。使用代码"DATABRICKS"节省15%以下是我们期待参加的一些会谈：在Movile，我们正在采取重大措施将ETL过程从传统的RDBMS迁移到apachespark，我们将向Facebook的Brandon Carl学习，他将提供一个名为"在生产中开发和管理大量（300 TB以上）Apache Spark管道的经验教训"，吸引我们的注意力。我们生活在一个硬件比以往任何时候都便宜的时代，而正确的问题不是我们是否能用硬件来提供好的机器学习模型，而是什么样的模型才能投入生产以交付业务。因此，我们将参加9LivesData的marcinkulka和MichałKaczmarczyk的会议，题为"不再麻烦：apachespark上的自动预测建模"。在我们看来，来自IBM演讲的Ramya Raghavendra称为"使用天气数据改进交通预测"将教我们如何使用Apache Spark解决一个非常困难的问题，因为我们从工程和机器学习的角度出发。在Movile，我们正在处理几个使用Apache Spark和Redis来解决大量问题的项目，我们相信Redis实验室的Dvir Volk将为我们提供一些有趣的知识，让我们了解如何在他们的演讲"准备好使用Apache Spark的Redis"中组合最佳设置。对于所有对流媒体感兴趣的人（现在谁不感兴趣？）如来Das从Databricks提供的名为"在apachespark中使用结构化流进行简单、可伸缩、容错的流处理"是一个很好的选择。他将向我们展示如何在不到10行的时间内读取Kafka和解析JSON有效负载。你有没有遇到过表现不佳的情况？我们有！这就是为什么这个演讲吸引了我们的注意力。Luca Canali将讨论在scale上对Spark工作负载进行故障排除的方法和工具："apachespark性能大规模故障排除、挑战、工具和方法"。希望您喜欢我们的亮点。最后但并非最不重要的是，弗拉维奥和我将讨论如何通过使用Apache Spark MLlib的机器学习智能监控解决方案为我们节省了超过300万美元的收入流失："通过机器学习防止收入泄漏和监控分布式系统"。我们希望在都柏林见到你！免费试用Databricks。今天就开始吧