搜索
大数据中国 首页 行业资讯 业界动态 查看内容
2014 Spark亚太峰会即将召开
2014-12-1 18:25 | 查看: 12902| 评论: 0

2014126日, 2014 Spark亚太峰会将在北京珠三角万豪酒店拉开帷幕。本届峰会由中智凯灵联合Spark亚太研究院、51CTO传媒、博文视点共同发起,由中国云计算应用联盟、北京市软件协会、深圳市软件协会、重庆云计算产业协会、杭州市云计算协会、齐鲁软件园、杭州高新人才共同协办。面向云计算与大数据开发者、技术爱好者和相关企业,围绕Spark技术交流、应用分享、源码研究和商业案例分享等主题展开,成为推动国内Spark发展最大规模的技术盛宴!  

Spark是一个高效的分布式计算系统,发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台, 是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台。基于RDDSpark成功的构建起了一体化、多元化的大数据处理体系。在任何规模的数据计算中,Spark在性能和扩展性上都更具优势。在“One Stack to rule them all”思想的引领下,Spark成功的使用Spark SQLSpark StreamingMLLibGraphX近乎完美的解决了大数据中Batch ProcessingStreaming ProcessingAd-hoc Query等三大核心问题。在“Full Stack”理想的指引下SparkSpark SQLSpark StreamingMLLibGraphX四大子框架和库之间可以无缝的共享数据和操作,这不仅打造了Spark在当今任何大数据计算领域任何其计算框架都无可匹敌的优势,而且使得Spark正在加速成为大数据处理中心首选计算平台。 

如果说2013年,Spark还是开源社区里大家热议的话题,2014年,Spark发展已如燎原之势,Databricks Cloudera MapR SAP IBMYahoo!、Intel Amazon DataStax Jawbone 等均提供对Spark强力支持。Spark的商业应用逐渐走向成熟,雅虎、Conviva、淘宝、网易、大众点评、优酷土豆、腾讯、华为等公司均在生产环境中部署了大规模的SparkSpark从技术研究走向大众的视野,作为统一的大数据计算平台,Spark即将成为称霸整个大数据计算领域的核心技术!

2014 Spark亚太峰会将秉承“开源、聚合、分享”的精神,集结亚太区域Spark技术先锋及企业用户,围绕Spark发展及应用趋势、 Spark内核探索及性能优化、Spark SQLSpark机器学习、实时计算、Spark Graphx大规模图计算、Spark架构设计、TachyonAkkaSpark on Docker展开分享。京东云、IBMTalkingData、亚信科技、百度、携程、星环科技等企业,还将围绕Spark商业应用,为现场Spark爱好者带来最实战、最干货的分享。

为了最大限度地推动Spark在国内的普及,作为本次峰会的前序活动——”Spark开发者大赛也将收官。本次大赛覆盖150多家高校,注册参赛人数达2834人(包含部分企业注册参赛人员),大赛的最终评选结果也将在本次峰会上进行揭晓。

同时,面对国内Spark学习过程中中文资料匮乏的现状,博文视点推出的《大数据企业级 Spark实战》一书将在本次峰会上首发,书籍内容全面覆盖了Spark集群的动手构建、Spark架构和内核的深入解析、Spark四大子框架的细致剖析和实战、Tachyon文件系统揭秘、Spark多语言编程、SparkRSpark性能调优和最佳实践、Spark源码解析等内容,作为国内最全面和最强调实战的一本Spark中文书籍,将满足广大Spark爱好者系统学习Spark的迫切需求,帮助他们一站式地从零起步到完成Spark企业级开发所需要的全部核心内容和实战需要。

  更多精彩内容,尽在2014 Spark亚太峰会。了解详情,请登录峰会官方网站 http://www.sparkinchina.com/meeting/2014yt/default.asp
免责声明: 除非特别声明,文章均为投稿或网络转载,仅代表作者观点,与大数据中国网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。如果本文内容有侵犯你的权益,请发送信息至ab12-120@163.com,我们会及时删除

最新评论

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

大数据中国微信

QQ   

版权所有: Discuz! © 2001-2013 大数据.

GMT+8, 2024-11-15 23:43 , Processed in 0.056701 second(s), 23 queries .

返回顶部