【Hadoop Summit Tokyo 2016】中型组织的数据基础设施架构：收集、存储和分析的技巧

本讲义出自Yuta Imai在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了为什么选择LLAP,并对于LLAP的相关概念进行了分享,在演讲中还介绍了Hive 2 与LLAP的架构概览,并对于MR.Tez与Tez+LLAP的三种方式进行了比较,并分享了为什么LLAP能够让查询变得更快.

本讲义出自Bikas Saha在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了如何使得数据科学在企业中变得容易实现以及目前企业中实现数据科学所面临的的挑战,并分享了在企业中如何使用Apache Zeppelin以及企业中数据科学的未来的发展规划.

本讲义出自Madhan Neethiraj在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了如何使用Apache Ranger和Apache Atlas保障数据安全并进行数据治理,首先分享了Apache Ranger的概览.授权策略.行过滤和列标记策略以及审计日记等相关内容,之后分享了Apache Atlas的概览的相关内容.

本讲义出自 Alex Gorelik在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了数据湖泊的相关概念,介绍了数据湖泊可以赋能数据驱动的决策制定以及最大化商业价值,以及如何通过正确的数据+正确的平台+正确的接口构建成功的数据湖泊.

本讲义出自Alex Lv与Amber Vaidya在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了构建于Spark和Hadoop上的开源数据质量平台Griffin,Griffin可以用于处理批量数据.实时数据和非结构化的数据,并且构建了统一的过程来检测无效或者不准确等DQ问题,讲义中介绍了eBayGriffin的技术架构.以及用例等.

本讲义出自Robert Hryniewicz在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了数据科学以及机器学习的相关基本概念以及机器学习的例子,并分享了机器学习的方法,还分享了K-means的聚类方法.决策树以及随机森林等相关知识.

本讲义出自Rafael Coss在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了领英的数据赋能之旅,从产品研发的整个生命周期出发分享了数据驱动对于领英的意义,并分享了领英在面对大数据处理分析时遇到的挑战以及解决方案和所使用到工具.

本讲义出自Yusuke Furuyama与Yang Xie在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了对于电力公司智能电表数据的数据分析案例,并分享了利用MapReduce与Spark 1.6进行计算的性能比较情况,并对于Spark 2.0的进化情况进行了分享.

本讲义出自W Daniel Cox III与Chhitesh Shrestha在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,在演讲中简要地介绍了数据转换的相关概念以及KNIME数据分析平台,并且在现场演示了对于能源数据规划和定价的预测,并且分享了如何将KNIME工具集与Hortonworks进行结合.