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技术分享及动手实践，覆盖大模型、AIGC、大数据 AI 一体、数据分析计算、数据开发治理、AI 搜索等多领域，期待与您在云栖小镇相聚，一同探索“阿里云智能集团计算平台事业部负责人 汪军华，带来大数据 AI 平台年度发布，解读大数据 AI 平台各款产品的重大功能升级。9月24日下午 14:20-15:10。2025云栖大会·大数据AI。大数据 + AI 无限可能。议程已定，只等你来！

在AI融合领域，阿里云通过 Spark + DLF 全模态湖仓实现文本、音频、视频等多模态数据的统一治理与AI模型训练，而 Flink + Milvus + LLM 构建的实时智能分析决策系统，则支持舆情分析、直播监控等场景的毫秒级AI决策。在企业级治理能力方面，覆盖存储、计算、开发、安全多维度，事前、事中、事后等全方位治理能力；，在支持 Paimon、Iceberg 等主流湖表格式的基础上，将存

EMR Serverless Spark是一款面向Data+AI的高性能数据湖产品，内置最新升级的Fusion 2.0内核，可为企业提供任务开发、调试、调度和运维等一站式的数据平台服务，极大地简化了数据处理、即席分析和模型训推的全流程。TPC-H Benchmark同样是数据仓库领域权威测试标准之一，其主要考察系统处理查询的多方面能力，包括数据规模的大小、串行提交时的Query延迟、多租户并行提交

相比传统 Yarn 集群，Serverless Spark 不仅具备更强的弹性能力和更低的资源使用成本，通过 Fusion + Celeborn 的优化，更是实现了计算效率与资源性价比的双重提升。传统模式已无法支撑“按需响应、准时交付”的现代数据服务要求，并且原先基于实例级别的资源交付方式，在潮汐时存在浪费。通过接入 EMR Serverless Spark 官方提供的 spark-submit

同时，DataWorks 高级技术专家也将亲临现场，详细解读其与 EMR Serverless Spark 的深度协同能力，为企业提供更高效、更智能的数据处理解决方案，以及如何结合 DataWorks 的多源数据高效入湖与智能化调度方案，实现从非结构化数据采集、存储、治理到分析应用的全生命周期管理闭环。此次夺冠不仅彰显了 EMR Serverless Spark 在超大规模数据处理场景中的卓越性能

对迅雷而言，这意味着计算资源不再被固定集群容量所束缚，峰值时能够按需获得足够的内存与并发能力去承接批处理窗口、突发任务或临时分析，从而显著降低排队、拥塞与“顶格运行”的风险，让作业完成时间与交付节奏更可控。一方面能复用 Driver/Executor 资源，避免容器启动延迟，提供秒级查询，另一方面利用 Spark 的动态资源伸缩，闲时及时释放资源，避免浪费，从而提供高性价比的交互式分析能力。同时，

EMR Serverless Spark是一款面向Data+AI的高性能数据湖产品，内置最新升级的Fusion 2.0内核，可为企业提供任务开发、调试、调度和运维等一站式的数据平台服务，极大地简化了数据处理、即席分析和模型训推的全流程。TPC-H Benchmark同样是数据仓库领域权威测试标准之一，其主要考察系统处理查询的多方面能力，包括数据规模的大小、串行提交时的Query延迟、多租户并行提交

正在运行的作业，当数据达到 Partition 的 Split 阈值后，会自动通过 Lifecyclemanager 向新加入的 Worker 申请资源，将后续数据写入新的 Worker。同时，监控也会显示 Celeborn 集群的节点状态——总节点数与正在使用的节点数的差异，反映出集群是否处于扩容、缩容或升级状态。当单个 Partition 文件的大小超过配置的阈值时，Lifecyclemana

这是 Spark 项目自诞生以来变化最大的一次版本升级——全新的 VARIANT 数据类型、原生 SQL UDF、重新设计的基础设施架构、以及对 Python 生态的全面增强。阿里云 EMR Serverless Spark 当前已适配 Spark 4.0 ，企业用户可直接在生产环境使用这些能力，无需自建集群、无需手动升级、无需担心兼容性。对于数据湖上的 JSON 密集型工作负载，Paimon V