SegmentFault D-Day 2015 北京:聊聊大数据

文洁洁洁 发布于 2015/11/17 15:32
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SegmentFault D-Day 介绍

SegmentFault D-Day,是由国内最前沿的开发者社区 SegmentFault 主办的技术沙⻰,于2014年正式启动。2015年上半年D-Day已在北、上、广、深、杭等城市成功举办9场,活动覆盖数千位开发者,并获得了开发者们一致热情的参与和高度肯定。

2015年下半年,SegmentFault 将继续致⼒于提供更纯粹的技术分享平台,D-Day 将巡回带动各大城市,聚集技术狂热和激情分享的开发者们,共同打造技术影响力。D-Day 的主ti将更新潮、更刺激,重量级嘉宾也将逐渐显现,为大家带来更干货的实践内容分享。SegmentFault D-Day,为开发者们提供更实在更优质的交流空间。

北京 - Spark
自 2011 年 Dell 和 Cloudera 联合推出 Hadoop 解决方案,2012 年 BigData 开始火起来,Hadoop 受到广泛的关注和研究应用。之后随着 Hadoop 框架核心设计 MapReduce 暴露出的局限性,加州伯克利分校 AMP 实验室研发出了 Spark 。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境。可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark 启用内存分布数据集、提供交互式查询及优化迭代工作负载,解决了 Hadoop 的局限和不足。

SegmentFault 团队此次沙龙开启一个相对陌生的主题,小编也担心大家听不懂。不过关于大数据的信息每天会交错的出现,无论是 Slogan(为了无法计算的价值)、社交及商业数据的挖掘、还是被开发者研究使用 Hadoop 等,相信大家对于大数据领域:Hadoop 、Spark 等听闻已久。那么此期沙龙让我们来一起的认识—— Spark ,一个风评渐佳的大数据处理平台。
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嘉宾及议题介绍
袁凯:个推技术总监

分享议题:《个推 Spark 应用与实践》
主要围绕 Spark Streaming 和 Spark SQL 这两块内容展开。

Spark 简介和使用场景、Spark 在个推的一些应用和实践:

个推 Spark + Hadoop 数据处理架构

  • 如何使用 Spark Streaming 实时处理用户数据
  • 利用 Spark SQL 分析海量数据
  • 使用 Spark 过程中遇到的一些问题和解决方法

刘麒贇:OneAPM 大数据架构师

分享议题:《大数据实时分析利器 Druid 的应用》

展一楠:友盟数据平台架构师

分享议题:《友盟 Spark 和 Elasticsearch 实践》

借助 Spark 和 Elasticsearch 的强大功能,友盟数据平台能够为开发者提供更加方便与好用的功能
Elasticsearch 简介,优点和局限
Spark 技术体系,包括 Spark,Spark streaming,Spark sql,加 Elasticsearch 结合使用实践
(即将更新)

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