皆さま
日本Hadoopユーザー会は、3月14日(木)に第7回目のカンファレンス
Hadoop / Spark Conference Japan 2019 を東京・大井町で開催します。
プログラムを公開するとともに、参加登録を開始しましたので
お知らせします。
■Hadoop / Spark Conference Japan 2019
既にHadoopやSparkを活用している方も、これから利用するにあたって
情報収集したい方にも十分に役立つ内容が揃っているものと確信
しています。ぜひご参加ください。
・日時: 2019年3月14日(木) 10:00~19:00
・会場: きゅりあん(東京都品川区、大井町駅すぐ)
・主催: 日本Hadoopユーザ会
・費用: 無料
【基調講演の登壇者】
濱野 賢一朗 (日本Hadoopユーザー会、NTTデータ)
鯵坂 明 (Hadoop PMC member)、Arpit Agarwal(Hadoop PMC member)
猿田 浩輔 (Sparkコミッタ)、Xiao Li(Spark PMC member)
廣瀬 智史(SmartNews, Inc.)
吉田 啓二(LINE株式会社)
【講演例:Hadoop/Spark関連の事例】
・1日100個以上のHadoopクラスターを使い捨てる方法 & Spark Streamingで全世界の混雑状況を20分ごとに集計
・Hadoop/Spark で Amazon S3 を徹底的に使いこなすワザ
・スキーマレスカラムナフォーマット「Yosegi」で実現するスキーマの柔軟性と処理性能を両立したログ収集システム
・Hive/Spark/HBase on S3 & NFS — HDFSを運用しない気軽なHadoop/Spark
・マルチテナント Hadoop クラスタのためのモニタリング Best Practice
【講演例:HDFSなど分散ストレージに関する技術トピック】
・HDFSのスケーラビリティの限界を突破するためのさまざまな取り組み 〜エクサバイト級の分散ストレージを目指して〜
・HDFS におけるサポータビリティ(保守性)の改善について
・Apache HBaseの現在 – 火山と呼ばれたHBaseは今どうなっているのか
・Apache Kafkaって本当に大丈夫?~実際にいじめてみたのでお伝えします~
【講演例:Sparkなど分散処理エンジンに関する技術トピック】
・DataFrameとDatasetの内部をのぞいてみる
・Deep Dive into Spark SQL with Advanced Performance Tuning
・Spark SQL の性能改善の取り組み
・Arrow_Fdw – PostgreSQLで大量のログデータを処理するためのハードウェア最適化アプローチ
皆さんの参加をお待ちしています。
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日本Hadoopユーザー会
Hadoop / Spark Conference Japan 2019 実行委員会