【Hadoop Summit Tokyo 2016】Spark上可扩展的深度学习
本讲义出自Matthias Langer、Dr. Zhen He与Dr. Zhen He在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了深度学习的基本概念和相关知识,分享了Spark与深度学习的关联,并介绍了La Trobe大学的深度学习系统。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】桌上的大数据与KNIME
本讲义出自W Daniel Cox III与Chhitesh Shrestha在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,在演讲中简要地介绍了数据转换的相关概念以及KNIME数据分析平台,并且在现场演示了对于能源数据规划和定价的预测,并且分享了如何将KNIME工具集与Hortonworks进行结合。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】用于欺诈检测的深度学习
本讲义出自Ted Dunning在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了在对于深度学习和欺诈检测的探索中发现的艺术以及在这个过程中学习到的经验,最后还分享了一些使用深度学习技术进行欺诈检测方面的可行的指导。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hadoop与云存储:在产品中集成对象存储
本讲义出自Rajesh Balamohan在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,在演讲中介绍了Hadoop与云存储的集成用例、与Hadoop相匹配的文件系统架构、Hive访问模式,并介绍了基于Hive-TestBench的TPC-DS Benchmarks,最后还分享了对象存储的未来发展趋势。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】云上Hadoop——从专家的角度解释What、Why和How
本讲义出自SATO Naoki在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要从What、Why和How三个角度解释了在云上应该如何使用Hadoop,在Why方面,他分享了Hadoop运行在云上的好处;在What方面,主要分享了云上Hadoop的选项以及云上的Hadoop集群以及集群定制等内容;在How方面,主要分享了如何在云上部署Hadoop架构。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】LLAP:Hive上的次秒级分析查询
本讲义出自Yuta Imai在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了为什么选择LLAP,并对于LLAP的相关概念进行了分享,在演讲中还介绍了Hive 2 与LLAP的架构概览,并对于MR、Tez与Tez+LLAP的三种方式进行了比较,并分享了为什么LLAP能够让查询变得更快。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Hadoop Common与HDFS中有什么新特性?
本讲义出自Tsuyoshi Ozawa在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了Hadoop 3 Common与HDFS出现的新特性,因为新版本的Hadoop运行在JDK8上,在应用构建的过程中,所以需要使用JDK8编译源代码,并且新版本的Hadoop具有更好的库管理,并且支持Azure数据湖泊存储,最后还分享了关于脚本重写与Apache Kafka的metrics2....
【Hadoop Summit Tokyo 2016】构建信息平台:集成Hadoop与SAP HANA和HANA VORA
本讲义出自Takuya Okamoto在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,在演讲中首先介绍了VUPICO,并分享的数据的商业价值所在以及如何构建信息数据分析平台和集成Hadoop与SAP HANA,最后还分享了如何从Hadoop中获取价值。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】Apache Hadoop 3.0 :YARN和MapReduce有什么新特性?
本讲义出自Junping Du在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了在Apache Hadoop 3.0中YARN和MapReduce已经拥有和正在演进的新特性,并且对于Apache Hadoop 3.0 版本的时间轴进行了分享。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】企业已经对于云上Hadoop集群做好了准备
本讲义出自Hemanth Yamijala在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了Hortonworks云数据平台以及其架构设计,并分享了Hortonworks如何帮助企业做好云数据存储的准备,以及如何帮助企业进行数据治理以及对于数据的可靠性和容错性进行保障。
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