Qunar 智能风控场景中，风控研发团队经常会应用一些算法模型，来解决复杂场景问题。典型的如神经网络模型，决策树模型等等。而要完成模型从训练到部署预测的全过程，除了模型算法之外，离不开技术框架的支撑。本篇文章将和大家分享一下，在预测服务部署阶段，基于 Tensorflow for Java 和 Spark-Scala 构建分布式机器学习计算框架的实践经验。

随着近几年业务快速发展与迭代，大数据的成本也水涨船高，如何优化成本，建设低成本高效率的底层服务成为了有赞数据基础平台2020年的主旋律。本文主要介绍了随着云原生时代的到来，经历7年发展的有赞离线计算平台如何拥抱云原生，通过容器化改造、弹性伸缩、大数据组件的错峰混部，做到业务成倍增长的情况下成本负增长。

在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后，Spark SQL任务占比提升至85%，任务运行时间节省40%，运行任务需要的计算资源节省21%，内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程， 并且发现并解决了两个引擎在语法，UDF，性能和功能方面的差异。

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想要用好Spark，就必须进行合理的性能优化，才能充分发挥出它的优势。本文主要讲解了笔者实际工作中积累的Spark性能优化方案中的基础内容，包括开发调优以及资源调优。