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从 R&D 到生产 pipeline 使用 Apache Spark 在 Adtech 中的应用 Apache Spark 是一个基于内存的统一数据处理引擎，可以实现在大规模数据集上的高性能数据处理。Apache Spark 的出现填补了 Hadoop 生态系统中的空白，提供了一个高效、灵活、可扩展的数据处理解决方案。 在 Adtech 行业中， Apache Spark 被广泛应用于大规模数据处理、实时数据处理和机器学习等领域。DataXu 作为一家领先的 Adtech 公司，充分利用 Apache Spark 的优势，构建了一个高效的数据处理 pipeline，从 R&D 到生产，实现了快速、实时的数据处理和分析。 DataXu 的技术栈中，Apache Spark 是一个关键组件，用于处理大量的日志数据、实时数据和机器学习模型。通过 Apache Spark，DataXu 实现了快速的数据处理、实时的机器学习和高效的数据分析，满足了 Adtech 行业的需求。 Apache Spark 的优点包括： * 高性能：Apache Spark 可以实现在大规模数据集上的高性能数据处理，满足 Adtech 行业对高速数据处理的需求。 * 灵活性：Apache Spark 提供了多种编程语言的支持，包括 Python、Scala 和 SQL 等，使得开发者可以根据需要选择合适的语言。 * 可扩展性：Apache Spark 可以轻松地扩展到数千个节点，满足大规模数据处理的需求。 在 DataXu 的技术栈中，Apache Spark 与其他技术栈集成，如 Real-Time Bidding Engine、Analytics Engine 和 Dashboard/Reporting 等，形成了一个完整的数据处理 pipeline。 Real-Time Bidding Engine 是一个关键组件，用于实时处理大规模的广告出价数据。Analytics Engine 是一个高性能的数据分析引擎，用于处理大量的日志数据和机器学习模型。Dashboard/Reporting 是一个数据 visualize 组件，用于提供实时的数据报表和分析结果。 Apache Spark 在 DataXu 的应用中，带来了许多优势，包括： * 提高了数据处理速度，满足 Adtech 行业对高速数据处理的需求。 * 降低了数据处理成本，提高了数据处理效率。 * 提高了数据分析能力，满足 Adtech 行业对实时数据分析的需求。 Apache Spark 是一个强大的数据处理引擎，在 Adtech 行业中发挥着重要作用。DataXu 的技术栈中，Apache Spark 是一个关键组件，用于实现在大规模数据集上的高性能数据处理和实时数据分析。