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上海(Shanghai)ApacheSparkMeetup第十二次聚会

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吃土小白

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发表于 2017-10-24 15:48:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
  第十二次Shanghai ApacheSpark Meetup聚会,由Splunk中国大力支持。活动将于2017年03月18日12:30~16:45在上海淞沪路303号901 (大学路智星路路口汇丰银行楼9楼)Splunk 中国进行。 举办地点交通方便,靠近地铁10号线江湾体育场站,座位有限(大约120),先到先得,速速行动啊。 
《利用Spark开发高并发,高可靠的分布式大数据采集调度系统》(13:15 – 13:55), 
演讲嘉宾:陶刚 Splunk 上海 架构师。 
主题简介:Splunk是一个分布式的机器数据平台,提供一体化的数据收集,存储,搜索,查询,展示的平台。Splunk的传统的Forwarder架构很难扩展和管理,而且是单点故障,成为整个系统的瓶颈。本次演讲,讨论了如何利用Spark,实现一个高可用,高扩展的分布式任务调度系统,并用于海量数据的采集,以取代传统Splunk平台中的Forwarder的架构。
《Intel BigDL: 基于Apache Spark的 分布式深度学习框架》(13:55 – 14:35) 
演讲嘉宾:王奕恒, 英特尔大数据团队资深软件工程师。 主要专注于大数据分析领域。Spark分布式机器学习及深度学习框架主要贡献者。 
主题简介:BigDL 是英特尔开源的基于Apache Spark 的分布式深度学习框架,其借助于现有Spark集群来运行深度学习计算并简化存储在Hadoop中的大数据加载。在Xeon平台上提供运行效率大大优于开源框架Cafee,Torch 和TensorFlow ,可媲美主流GPU。本演讲将带给大家一个全面的BigDL 架构,性能,运行模式的介绍。
《NUMA内存架构下的Spark性能优化》(14:55 – 15:35) 
演讲嘉宾:吴晓昶,英特尔云计算及大数据实验室,高级软件架构师。 
主题简介:非一致内存访问(NUMA)是自Intel Nehalem平台引入的内存架构,在目前的服务器系统上广泛存在。本演讲将首先回顾NUMA的技术要点以及它如何影响内存密集型Spark应用程序的性能。然后将介绍识别NUMA性能问题的工具和方法,以及我们为Spark任务调度添加NUMA感知方面的工作。在对基准测试TPC-DS和TPCx-BB以及现实中的工作负载的实验表明,经过优化之后的性能最高可以提升8.9%。
《Livy - 基于Apache Spark之上的REST服务》(15:35 – 16:15) 
演讲嘉宾:邵赛赛Hortonworks技术专家,专注于开源大数据领域,Apache Spark活跃贡献者。前 Intel 大数据团队成员,专注于Apache Hadoop和Spark等相关大数据平台的性能测试,调优以及改进。 
主题简介:Livy是构建于Apache Spark之上的REST服务,它提供了安全、高可用、灵活的REST API使用户可以以交互式、批处理以及编程式API的方式操作Spark。本演讲将为大家介绍Livy的基本功能、高阶特性以及与其他类似框架的比较。
日程表 
12:30 – 13:00 签到,签署,进入会场 / sign in, entry
13:00 – 13:15 主题发言 / Keynote
13:15 – 13:55 技术演讲 / session - 《利用Spark开发高并发,高可靠的分布式大数据采集调度系统》
13:55 – 14:35 技术演讲 / session - 《Intel BigDL: 基于Apache Spark的 分布式深度学习框架》
14:35 – 14:55 茶歇 / Tea Break
14:55 – 15:35 技术演讲 / session - 《NUMA内存架构下的Spark性能优化》
15:35 – 16:15 技术演讲 / session - 《Livy - 基于Apache Spark之上的REST服务》
16:15 – 16:45 活动收尾及社交/Ending and Social
地图与交通 
  上海淞沪路303号901 (大学路智星路路口汇丰银行楼9楼)Splunk 中国
报名地址 
  本活动免费报名,报名截止时间:2017-03-17 12:00:00,报名地址:http://huiyi.csdn.net/activity/product/goods_list?project_id=3416
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本博客文章除特别声明,全部都是原创! 
禁止个人和公司转载本文、谢谢理解:过往记忆(http://www.iteblog.com/)
本文链接: 【上海(Shanghai) Apache Spark Meetup第十二次聚会】(http://www.iteblog.com/archives/2070.html)
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