2019大数据技术实践与应用（北京）

活动议程

分享主题

1、基于spark构建PB级别云数仓

spark在整个大数与人工智能生态体系下有哪些优势？spark计算平台再生过程中有哪些优势？在构建计算平台过程中有哪些细节可以优化？本次分享将结合腾讯云大数据开发落地实践经验，探讨如何基于spark构建一个大数据平台。

2、不仅仅是搜索--腾讯云ElasticSearch产品架构与实践

本次分享将介绍腾讯云ES产品在云原生架构设计、高可用、自动化运维等方面的思考，以及如何利用ES来实现企业智能化转型。

3、yarn在快手应用实践与技术演进之路

本次分享将介绍yarn系统在快手的应用实践，遇到的问题以及相应的技术演进过程。例如，如何保证核心作业SLA，如何保证大规模集群稳定性，自研调度器kwai scheduler，抢占系统改进，如何服务于不同的应用场景等。具体提纲如下：
1. yarn系统在快手的应用场景以及业务规模
2. yarn系统在快手的技术演进过程
3. yarn系统在快手的未来规划

4、云端大数据产品架构及最佳实践

弹性MapReduce是腾讯云构架于云端海量存储、计算基础设施之上的云端Hadoop 框架，用户可在十分钟获得一个安全、低成本、高可靠、高弹性扩展、架构可持续演进的专属大数据集群。
该产品帮助企业在提升研发效率、运维效率、降低硬件成本的同时，轻松应对 TB、PB 级的海量数据的价值挖掘挑战。
本次分享将重点介绍腾讯云大数据EMR产品及其价值，同时根据实际经验，分享大数据平台最佳实践。

5、腾讯基于Flink构建实时流计算平台的技术实践

腾讯实时计算团队对社区版的 Flink 进行了深度的优化，并在此之上构建了一个集开发、测试、部署和运维于一体的一站式可视化实时计算平台——Oceanus。本次分享将会介绍腾讯实时流计算技术的演进过程以及对Apache Flink所进行的优化与扩展。

-会议门票-

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