上海(Shanghai) Apache Spark Meetup第十四次聚会

第十四次Shanghai Apache Spark Meetup聚会,由中国平安银行大力支持。活动将于2017年12月23日12:30~17:00在上海浦东新区上海海神诺富特酒店三楼麦哲伦厅。举办地点交通方便,靠近地铁4号线浦东大道站。座位有限,先到先得。


大会主题


    《Spark在金融领域的算法实践》(13:20 – 14:05)


    演讲嘉宾:潘鹏举,平安银行大数据平台架构师,曾供职于携程、尼尔森等公司担任BI经理、算法专家、数据分析专家等职位,专注于机器学习算法、深度学习、AI在业务的实践,在数据应用领域有丰富的实践经验。


    主题简介:基于数据的应用是公司关注的命题。面对海量数据的建模,如何快速迭代建模,同时部署应用也是大家关注的重的点。在金融领域,算法有哪些切入点来帮助业务提升。此次分享会对这些问题进行探讨,并分享在应用实践中碰到的一些问题和踩过的坑。


    《Data layout in Spark》(14:05 – 14:50)


    演讲嘉宾:范文臣 , Databricks 软件工程师,Apache Spark PMC Member,主要研究方向为Spark SQL 的研发。


    主题简介:当使用 Spark 来分析数据的时候,如何快速地访问数据是一个关键问题。本次演讲中文臣会给大家讲解 data layout 是如何影响 Spark 程序的性能,以及如何根据使用的 workload 来选择合适的 data layout。


    《Spark中的压缩编解码最佳实践》(15:05 – 15:50)


    演讲嘉宾:孙晓霞(Sophia) 英特尔大数据部门软件工程师,专注于大数据平台spark上workload的性能分析和调优,对于大数据基准测试TPC-DS, TPCx-BB, HiBench等workload在大规模集群上的有丰富的调优经验。


    主题简介:面对海量数据的当代,数据的有效压缩,对于存储、I/O和网络数据传输意义重大。然而,解压数据所带来的额外CPU开销是大数据分析不可忽视的要素,如何在数据压缩率和编解码效率之间找到平衡,在工程方面是一个值得探讨的话题。Sophia将分享Intel大数据团队在为Spark实现 ISA-L(iGZIP), LZ4-IPP, ZLIB-IPP 和 ZSTD等针对IA硬件平台优化的算法支持,并使用基准测试集(TPC-DS/HiBench)对这些压缩编解码在Spark上的性能表现进行的详细分析和对比。


    《基于Spark和Cloudera数据科学家工作平台的分布式机器学习实践》(15:50 – 16:35)


    演讲嘉宾:苏昌锋 (Kevin),Cloudera资深售前顾问,曾在Oracle、Teradata、HP等公司从事研发、架构和咨询工作,主要专注与BI、大数据领域的应用落地。


    主题简介:本次演讲介绍基于Spark以及Cloudera Data Science Workbench的自动化数据科学工作的过程,并介绍通过BigDL深度学习算法包进行文本数据的分词和NLP算法处理来通过CDSW来简化各部门的协同来加速“从算法到结果”的周期。


    日程表


    • 12:30 – 13:00 签到,签署,进入会场 / sign in, entry

    • 13:00 – 13:20 主题发言 / Keynote

    • 13:20 – 14:05 技术演讲 / session - 《Spark在金融领域的算法实践》

    • 14:05 – 14:50 技术演讲 / session - 《Data layout in Spark》

    • 14:50 – 15:05 茶歇 / Tea Break

    • 15:05 – 15:50 技术演讲 / session - 《Spark中的压缩编解码最佳实践》

    • 15:50 – 16:35 技术演讲 / session - 《基于Spark和Cloudera数据科学家工作平台的分布式机器学习实践》

    • 16:35 – 17:00 活动收尾及社交/Ending and Social


    地图与交通


    上海浦东新区上海海神诺富特酒店三楼麦哲伦厅


    报名与地址


    本活动免费报名,报名截止时间:2017-12-22 10:00:00,报名地址:http://huiyi.csdn.net/activity/product/goods_list?project_id=3730&from=timeline&isappinstalled=0


    猜你喜欢

    欢迎关注本公众号:iteblog_hadoop:

    0、回复 电子书 获取 本站所有可下载的电子书

    1、SparkRDMA:使用RDMA技术提升Spark的Shuffle性能

    2、流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

    3、Apache Spark 2.2.0新特性详细介绍

    4、干货 | Spark SQL:过去,现在以及未来

    5、Apache Spark 黑名单(Blacklist)机制介绍

    6、美团点评数据平台融合实践

    7、干货 | Apache Spark最佳实践

    8、NodeManager节点自身健康状态检测机制

    9、[干货]大规模数据处理的演变(2003-2017)

    10、Apache Flink 1.3.0正式发布及其新功能介绍

    11、更多大数据文章欢迎访问https://www.iteblog.com及本公众号(iteblog_hadoop)
    12、Flink中文文档: http://flink.iteblog.com
    相关文章
    相关标签/搜索