【史上最全大数据解析】大数据与机器学习的最佳实践

嘉宾介绍：技术合伙人&高级软件架构师，Apache Kylin 核心开发者和项目管理委员会成员（PMC)，专注于大数据相关的基础架构和平台。毕业于上海交通大学计算机系。在工作于 Apache Kylin 之前曾经是微软亚洲研究院的图数据库 Trinity 的核心贡献者。加入eBay 后成为 Apache Kylin 首席 committer （根据 github 统计）。在 Apache Kylin 主要负责存储引擎，查询优化，测试覆盖等领域。

演讲简介：作为领先的大数据 OLAP 分析引擎，Apache Kylin 即将步入 2.0 时代：从星型模型到雪花模型的转变、更加全面的 SQL 语法、TPC-H Benchmark 的支持、更加先进的构建框架Spark Cubing、更好地支持实时流式数据接入等等。Apache Kylin 正逐渐从一个 Hadoop 上的传统 OLAP 平台，演变为一个 Hadoop 上的实时数据仓库。本演讲将侧重介绍 Apache Kylin 2.0 中新引入的旨在大幅度提升构建性能的 Spark Cubing 框架，并结合实际案例，娓娓道来其背后的演变历史和设计考量。

嘉宾介绍：毕业于中科院大学。2016 年加入七牛，负责 Pandora 实时大数据平台、离线数据仓库。

演讲简介：作为领先的大数据 OLAP 分析引擎，Apache Kylin 即将步入 2.0 时代：从星型模型到雪花模型的转变、更加全面的 SQL 语法、TPC-H Benchmark 的支持、更加先进的构建框架Spark Cubing、更好地支持实时流式数据接入等等。Apache Kylin 正逐渐从一个 Hadoop 上的传统 OLAP 平台，演变为一个 Hadoop 上的实时数据仓库。本演讲将侧重介绍 Apache Kylin 2.0 中新引入的旨在大幅度提升构建性能的 Spark Cubing 框架，并结合实际案例，娓娓道来其背后的演变历史和设计考量。

嘉宾介绍：花名：吾加。毕业于浙江大学，2014 年入职蘑菇街，负责电商排序、推荐相关的工作，经历了蘑菇街机器学习从无到有的过程，主导排序从爆款模型到转化率模型再到个性化模型。

演讲简介：蘑菇街在这 3 年中经历了从打造爆款到追求品质商品的变化，依据业务目标的演变设计算法策略的迭代方向，和大家分享下在这个过程中遇到一些问题，包括目标选取、数据清洗、特征构建、系统架构改进。另外和大家探讨下数据挖掘工程师和业务方合作的一些问题，特别是在一些长期目标上，abtest 不能很快的说明问题的时候，如何通过设计更合理的业务层来减少它们。

嘉宾介绍：网易高级平台开发工程师，Apache Kylin committer，于电子科技大学毕业后加入网易，主要从事大数据平台及 OLAP 引擎开发等工作，涉及大数据架构、OLAP 查询引擎优化以及平台化服务等方面，目前专注于大数据分析、分布式存储系统等技术领域。

演讲简介：随着移动互联网的发展，基于超大规模数据分析的决策支持系统已成为企业在互联网方面的基础业务需求，而这对于网易来说亦是如此。网易的大数据平台及服务，则需要提供针对网易多个产品的百亿级数据量进行快速分析的能力。本分享将主要介绍网易大数据分析平台的建设及演进历程，分析怎样组合不同的开源及自研系统为网易云音乐、网易考拉、网易新闻客户端、易信等不同产品提供支持，同时还将分享如何结合不同的业务及平台化需求，对开源系统进行二次开发。