大数据时代，越来越多的传统企业开始做数字化转型，互联网公司对大数据实时分析和处理的需求一直居高不下。企业该如何面对数据与应用的种种挑战？
Apache CarbonData 是一种新的融合存储解决方案，利用先进的列式存储，索引，压缩和编码技术提高计算效率，从而加快查询速度，目前已在 20+ 企业生产环境上部署应用。而大数据实时流计算引擎 Apache Spark 在近日也推出2.4 版本，为我们带来了众多的主要功能和增强功能。
本次 Meetup 集合了来自 Databricks、华为及 Intel 的重量级嘉宾，这些嘉宾将以丰富的技术经验与独到的技术见解，为我们带来大数据实时流计算与数据存储方面更深入的技术剖析。
主题介绍: This talk will provide an overview of the major features and enhancements in Spark 2.4 release and the upcoming releases and will be followed by a Q&A session.
The Apache Spark 2.4 comes packed with a lot of new functionalities: new barrier execution mode, flexible streaming sink, the native AVRO data source, PySpark’s eager evaluation mode, Kubernetes support, higher-order functions, Scala 2.12 support and a lot of other improvements.
分享嘉宾：李潇，现就职于Databricks，专注于Apache Spark的开发和建设。他是Apache Spark项目管理委员会成员。本科毕业于南京理工大学，后在佛罗里达大学(University of Florida)获计算机博士学位， 曾就职于IBM，获发明大师称号(Master Inventor)，在数据处理领域发表专利十余篇。(Github: gatorsmile)
主题介绍：针对海量明细数据的分析场景，全方位介绍CarbonData的架构、技术原理、适用场景以及最佳实践。
分享嘉宾：李昆，大数据平台架构师，Apache CarbonData PMC成员，长期从事电信、企业、IoT数据解决方案、数据分析和可视化统研究和研发工作。近年致力于大数据和AI技术创新，参与Apache Hadoop, CarbonData, Spark, Flink等多个开源项目。
主题介绍：随着业务的持续增长，针对计算密集型和高I/O的大数据解决方案对于企业和基于云的数据中心变得越来越重要。大量的数据被压缩来减少存储I/O和网络传输的压力，QATCodec项目利用了Intel QuickAssist技术来使用额外的硬件加速器来offload CPU压缩计算并进行加速。在这个演讲中，我们将介绍一些核心的使用QATCodec来加速大数据计算的场景。
分享嘉宾：徐铖，来自于Intel大数据技术团队，专注于大数据分析领域, Apache Spark, Parquet contributor, Apache Hive/Commons/ORC committer。他致力于在大数据核心组件上基于Intel平台进行优化以及帮助Intel的客户为他们的业务提供大数据解决方案。
主题介绍：2018年以来，CarbonData发布了多个稳定版本（1.3.x, 1.4.x, 1.5.x），引入了大量新特性，同时性能进一步得到提升。如何理解和使用好这些特性，发挥CarbonData的特长是摆在CarbonData使用者面前的一道难题。目前CarbonData已经在某产品中作为详单查询引擎处理约100TB/天的数据，并且在将来会进一步作为数据仓库来处理汇总和报表相关的业务。本议题以自己项目组在数据平台中使用CarbonData的经历，讲解如何使用和调优CarbonData。
分享嘉宾：徐传印，现任华为公司某产品大数据平台系统工程师。2013年加入华为，长期从事大数据技术在电信领域详单查询、数据仓库中的研究、优化和应用。2017年5月份开始接触CarbonData，重点提升了CarbonData的数据入库性能，并在2018年5月份成为社区Committer。
为了方便大家线上交流，本次 Meetup 提供微信群，报名的小伙伴可扫描以下二维码，添加好友，备注：Meetup，拉你进群~
未上传任何附件
版权所有：杭州点赞科技有限公司 | 浙ICP备16039906号 Copyright©2016 itdks.com
—— 点击加载更多 ——
收起