2016上海第二次Spark Meetup-CSDN活动

2016上海第二次Spark Meetup: 上海市长宁区延安西路２２９９号上海世贸商城２２楼英特尔公司 2016-04-09 13:00 — 18:00

会议介绍

Note：请如实填写您的相关信息方便联系和审核，否则将禁止出席，我们将在8日发送短信和Email提醒。

主办方: Intel

时间表/Agenda:

4月9日下午

• 12:30 - 13:00 签到/Sign in

• 13:00 - 13:10 开场白/Opening （程浩，英特尔大数据部门Spark Core团队研发经理）

• 13:10 - 13:50 基于Apache Spark的大规模机器学习应用(杨玉皓,英特尔大数据工程师)

• 13:50 - 14:30 Flink：统一的流执行引擎（李呈祥,英特尔大数据工程师)

• 14:30 - 14:50 茶歇/Tea break

• 14:50 - 15:30 Spark在计算广告领域的应用实践(朱广彬/刘忆智，来自聚效广告)

• 15:30 - 16:10 Splunk & Spark（陶刚, Splunk上海架构师）

• 16:10 - 16:40 交流时间/Networking time

• 开场/Opening Keynote：程浩，Intel大数据部门Spark Core团队研发经理

个人介绍：2012年加入Intel大数据技术团队，Apache Spark开源社区活跃开发者，同时也领导Intel Spark Core团队，优化Spark在IA（Intel Architecture）平台的执行性能，充分发挥硬件特性，并回馈给开源社区。

•演讲者1：杨玉皓，英特尔大数据工程师

演讲主题：基于Apache Spark的大规模机器学习应用

演讲简介：伴随着机器学习需求的快速增长和数据规模的不断增大，Spark MLlib在不断丰富功能的同时，也需要应对更大规模数据的挑战。本次分享将选取一些典型的企业应用和重要算法（LR，KMeans，LDA等）进行深入分析，讨论使用Spark MLlib进行大规模机器学习运算的经验和技巧，同时介绍Spark MLlib 2.0的最新进展。

杨玉皓，Intel大数据技术部门软件工程师，主要关注分布式机器学习应用和基础框架，为企业大规模机器学习应用提供合作与支持。Apache Spark Contributor，为Spark MLlib贡献多个算法和改进。

• 演讲者2：李呈祥，英特尔大数据工程师

演讲主题：Flink：统一的流执行引擎

演讲简介：Flink项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星，其不同于其他大数据项目的诸多特性也吸引了越来越多的人关注Flink项目。这次分享主要介绍Flink一些关键的技术与特性，并和Spark进行深入对比，比较Spark与Flink相互的优点与劣势。

李呈祥，Apache Hive Committer, Apache Flink Committer. Intel大数据技术部门软件工程师，主要关注Hadoop平台分布式计算框架与分布式SQL引擎的设计开发与性能优化工作。

•演讲者3：朱广彬/刘忆智，来自聚效广告

演讲主题：Spark在计算广告领域的应用实践

演讲简介：计算广告是近几年非常火热的一个话题，也是大数据应用重度使用的领域。聚效广告拥有日百亿的流量，在广告大数据处理上积累了一些经验。本次分享主要介绍Spark在我们内部的实践和经验，包括基于SparkSQL的快速数据仓库查询引擎的实践、基于MLlib做CTR预估/人群分类等实践案例。

朱广彬：北京交通大学硕士，2014年加入聚效广告，曾就职于大众点评基础架构部，目前负责聚效基础数据架构，对Hadoop、Hive、HBase、Spark等有一定的研究。

刘忆智：毕业于浙江大学，2012年加入聚效广告，负责聚效人群定向算法团队，DMLC member，深度学习框架MXNet commiter，致力于大规模机器学习算法在工业界的应用。

•演讲者4：陶刚，Splunk上海架构师

演讲主题：Splunk & Spark