我们非常高兴地宣布，Sharethrough已经选择了数据块来发现客户行为数据中隐藏的模式。新闻稿：构建了将广告投放到内容网站和应用程序（也称为原生广告）的自然流中的软件。由于Sharethrough在一些最受欢迎的数字资产（如《福布斯》和《人物》杂志）上提供广告，因此对高性能大数据规模处理平台的需求渗透到了他们业务的方方面面。最初，Sharethrough试图通过自托管Hadoop集群建立一个大数据平台，利用Hive作为即席查询工具。然而，这个最初的平台严重阻碍了Sharethrough团队的生产力，因为自托管集群的维护过于劳动密集，而Hive对于即席查询来说太慢了。为了克服这些挑战，Sharethrough转向Databricks来实现一个同时具有高性能和易于维护的大数据平台。他们能够在几天之内在AWS的Sharethrough的虚拟私有云（VPC）中部署数据块。Databricks中的集群管理界面非常简单，可以让他们的工程团队只需单击几下鼠标就可以创建、扩展和终止Spark集群，而不是像自托管Hadoop集群那样专门指派全职工程师来完成这项任务。一旦apachespark集群就位，Sharethrough就能够轻松地将来自aws3的clickstream数据带到Databricks的交互式工作区中。交互式工作区提供了"笔记本"，使用户能够使用自己喜欢的语言（SQL、Python、Java或Scala）处理数据。由于部署了Databricks，Sharethrough获得了许多好处：新应用程序的快速原型设计更容易调试复杂管道提高工程团队的整体生产力。下载此案例研究了解有关Sharethrough如何使用Databricks的更多信息。免费试用Databricks。今天就开始吧