Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย Data on Kubernetes Community เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Data on Kubernetes Community หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

DoK Community #42 Spark on Kubernetes is Now Generally Available: Why & How to Migrate to It // Jean-Yves Stephan

1:03:09
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 290676686 series 2865115
เนื้อหาจัดทำโดย Data on Kubernetes Community เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Data on Kubernetes Community หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

Abstract of the talk…

Apache Spark natively runs on top of Kubernetes (instead of Hadoop YARN) since 2018, but it's only since Spark 3.1 (released in March 2021) that the integration is now officially generally available & production-ready. What is the high-level architecture of Spark on Kubernetes, how does it compare to alternatives, what does the migration look like? These are some of the questions we will answer together. We will first introduce the core concepts, then go through the stories of customers who migrated, and then give you concrete technical tips to help you be successful with Spark (on Kubernetes). If time permits, I may do a risky live demo. This will be a technical talk with very fresh content - I hope you will like it. I plan to make it short enough to make room for Q&A and improvisations based on your request. So let me know if there's something specific you're interested in.

Bio…

I'm one of the co-founders at Data Mechanics (https://www.datamechanics.co), a Cloud-Native Spark Platform for Data Engineers. We're a YCombinator backed startup. We strive to finally make Apache Spark as developer friendly and cost-effective as it should be.. by automating the infrastructure management side (autoscaling, automated sizing of containers, autotuning of Spark configurations) and building intuitive dashboards to help monitor your data pipelines. Prior to Data Mechanics, I was a software engineer at Databricks, where I led their Spark infrastructure team.

  continue reading

243 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 290676686 series 2865115
เนื้อหาจัดทำโดย Data on Kubernetes Community เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดเตรียมโดย Data on Kubernetes Community หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์โดยตรง หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่อธิบายไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

Abstract of the talk…

Apache Spark natively runs on top of Kubernetes (instead of Hadoop YARN) since 2018, but it's only since Spark 3.1 (released in March 2021) that the integration is now officially generally available & production-ready. What is the high-level architecture of Spark on Kubernetes, how does it compare to alternatives, what does the migration look like? These are some of the questions we will answer together. We will first introduce the core concepts, then go through the stories of customers who migrated, and then give you concrete technical tips to help you be successful with Spark (on Kubernetes). If time permits, I may do a risky live demo. This will be a technical talk with very fresh content - I hope you will like it. I plan to make it short enough to make room for Q&A and improvisations based on your request. So let me know if there's something specific you're interested in.

Bio…

I'm one of the co-founders at Data Mechanics (https://www.datamechanics.co), a Cloud-Native Spark Platform for Data Engineers. We're a YCombinator backed startup. We strive to finally make Apache Spark as developer friendly and cost-effective as it should be.. by automating the infrastructure management side (autoscaling, automated sizing of containers, autotuning of Spark configurations) and building intuitive dashboards to help monitor your data pipelines. Prior to Data Mechanics, I was a software engineer at Databricks, where I led their Spark infrastructure team.

  continue reading

243 ตอน

Tüm bölümler

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน