【Hadoop Summit Tokyo 2016】当Spark邂逅智能电表

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Vinay Shukla在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了 Spark的安全体系.以及YARN AM上的Spark驱动以及Kerberos身份验证等相关内容,最后还介绍了SparkSQL的相关内容.

本讲义出自Arun Murthy在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了Arun Murthy与团队的从各种流使用中学习到的最佳实践和经验,演讲的内容非常简单易懂并且非常有趣,在演讲的最后还介绍了像搭乐高一样搭建Storm与Spark Streaming Pipelines块的相应工具.

本讲义出自 Makoto YUI与NTT Takashi Yamamuro在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了Hivemall的相关知识以及Hivemall在Spark上的应用,Hivemall是可以用于Apache Hive/Spark/Pig 的可扩展机器学习库.

本讲义出自Pankaj Rastogi与Debasish Das在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了网络数据相关知识.网络异常DDoS攻击以及使用基于Lambda架构的Spark的近实时的网络异常检测和流量分析的架构设计,并分享了Trapezium的相关概念.

本讲义出自YongHua (Henry) Zeng在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了基于Spark的高性能时空轨迹分析的相关背景.架构以及技术设计,在技术设计方面主要讲解了大数据平台的设计.数据治理的设计.算法模型以及Spark轨迹计算等内容,最后还对于高性能时空轨迹分析的未来发展进行了展望.

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Akiyoshi SUGIKI与Phyo Thandar Thant在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了Hokkaido大学的学术云的发展历史以及对于大数据分析的支撑情况,并介绍了基于容器规格的Apache Hadoop集群框架,以及对于Hadoop的多目标优化方案.