共赴年终技术盛宴,WOT2016大数据技术峰会议程震撼全曝光!
2016年11月25、26日,为期两天的WOT2016大数据技术峰会将在北京粤财JW万豪酒店召开。40+大数据领域一线实战专家、BAT等企业技术大牛将悉数亮相,围绕机器学习、实时计算、系统架构、NoSQL技术实践等前沿技术话题展开深度分享,展示大数据领域最新实践和最热门的行业应用,倾力打造一场国内年终大数据技术盛宴!
大会期间,会场内外还将展开High翻现场、不同主题的互动游戏。更有诸多参会展商带来酷炫黑科技让你大开眼界。大会购票用户还将有机会参与25日晚英雄汇,与各路英雄豪杰、行业精英把酒言欢!
干货满满、互动多多,海量内容精彩纷程、应接不暇。现在就一睹为快吧!
11月25日上午
【主会场】
搭建大数据平台是一个完整、复杂的体系工程:基础技术平台的搭建、能力模型的组织、平台的模型管理、数据运营的管控、平台的应用建设以及其他配套资源的协调等等环节,无不考验着企业大数据人才的综合能力。
11月25日下午
【系统架构】
提到大数据分析平台,不得不说Hadoop系统,Hadoop到现在也超过10年的历史了,很多东西发生了变化。在Hadoop之外,你了解这些大数据架构选型补充吗?
【机器学习】
数据爆炸时代,赋予机器以智能,依靠计算机来理解和使用庞杂的数据变得越来越重要。机器学习算法众多,让我们来细细讨论它们各自的优缺点。
【实时计算】
从海量数据中及时获取价值,这正是大数据实时计算越来越流行的原因。多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流,你知道该如何选择吗?
【行业应用实践】
含金融大数据、气象大数据、零售大数据等传统行业与大数据领域实践和热门应用,使参会者既能学习到落地的技术应用,又能打开大数据技术引领的商业模式创新、行业发展趋势的视野。
11月26日上午
【算法与模型】
大数据分析与挖掘技术发展之势如火如荼,各种大数据的新算法被开发研究出来。但要真正建立起一套有指导性的数据挖掘方法模型,应该遵从哪些步骤呢?
【数据安全】
随着数据的进一步集中和数据量的增大,对海量数据进行安全防护变得更加困难,数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险。本专场带你探寻解决之道。
【物联网】
随着互联网的不断发展,工程师通过支付信息、生物和社会图形数据,可以精准地了解并掌握用户身份的演变。本专场将阐述物联网如何通过用户核心的身份,来真正改变我们的日常生活。
【行业应用实践】
含金融大数据、气象大数据、零售大数据等传统行业与大数据领域实践和热门应用,使参会者既能学习到落地的技术应用,又能打开大数据技术引领的商业模式创新、行业发展趋势的视野。
11月26日下午
【数据可视化】
云和大数据时代的来临,使数据可视化技术必须从传统走向创新,来实现对人们所需要的信息快速收集、筛选、分析、归纳、展现,并根据新增的数据进行实时更新。
【NoSQL技术实践】
现有的关系型数据库已经无法在硬件上满足数据疯狂增长的需要;”非关系型数据库“应运而生。众多NoSQL产品各有各的适用场景,你是否在选型时一片茫然?
【区块链】
今天,很多人还没弄懂大数据,区块链又来了。都说区块链让大数据汹涌而来。那么区块链与大数据究竟有着怎样的关系?
对于技术的追求,我们永不止步。51CTO希望与您一起,共同创造一个真正具有高价值的大数据技术盛会,推动技术升级,让国内大数据技术在全球绽放光芒!
本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

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centos7 ambari2.6.1.5+hdp2.6.4.0 大数据集群安装部署
版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/80234675 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/04/25/ambariConf/ 前言 本文是讲如何在centos7(64位) 安装ambari+hdp,如果在装有原生hadoop等集群的机器上安装,需要先将集群服务停掉,然后将不需要的环境变量注释掉即可,如果不注释掉,后面虽然可以安装成功,但是在启动某些服务的时候可能会有异常,比如最后提到的hive启动异常。本文适合系统: RedHat7、CentOS7、Oracle Linux7(都是64位) 注意:centos7中文系统有bug(python脚本中文识别问题),需要使用英文系统。 本文仅作参考(基本每个配置博客都有局限性和坑~),推荐先参考官方文档: https://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/Ambari-2.6.1.5/bk_amba...
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spark基本概念(便于自己随时查阅--摘自Spark快速大数据分析)
版权声明:本文由董可伦首发于https://dongkelun.com,非商业转载请注明作者及原创出处。商业转载请联系作者本人。 https://blog.csdn.net/dkl12/article/details/80245998 我的原创地址:https://dongkelun.com/2018/01/23/sparkBasicConcept/ 1、 RDD 在Spark 中,我们通过对分布式数据集的操作来表达我们的计算意图,这些计算会自动地在集群上并行进行。这样的数据集被称为弹性分布式数据集(resilient distributed dataset),简称RDD。RDD 是Spark 对分布式数据和计算的基本抽象。 RDD 支持两种操作:转化操作和行动操作。RDD 的转化操作是返回一个新的RDD 的操作,比如map() 和filter(),而行动操作则是向驱动器程序返回结果或把结果写入外部系统的操作,会触发实际的计算,比如count() 和first()。Spark 对待转化操作和行动操作的方式很不一样,因此理解你正在进行的操作的类型是很重要的。如果对于一个特定的函数...
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