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実践 機械学習:レコメンデーションにおけるイノベーション
イベント

Hadoop / Spark Conference Japan 2016

Hadoop Conference Japanは、並列分散処理フレームワーク Apache Hadoop および周辺のオープンソースソフトウェアに関するイベントです。日本Hadoopユーザー会の有志によって運営されます。今回で6回目の開催となります。

今回は、Apache Spark に関するイベント Spark Conference Japan 2016 を併催します。

Hadoopや並列分散処理に興味のある技術者の方はご自由に参加頂けます。参加費は無料です。イベント終了後に懇親会を行います。併せてご参加ください。

■日時
2016年2月8日(月) 10:00~19:00 (受付開始 9:30)
■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
■プログラム
詳細は近日公開します。
現時点で予定している講演は次のとおりです。まだ調整中であり、追加や変更があります。ご了承ください。

  Keynote
10:00 【キーノート】
『ご挨拶、Hadoopを取り巻く環境2016』

 濱野 賢一朗 (日本Hadoopユーザー会, NTTデータ)
『Hadoopの現在と未来』
鰺坂 明(Hadoopコミッタ)、小沢 健史(Hadoopコミッタ)
『(Hadoopの事例、調整中)』
『Hadoopのストレージの現状と展望』
Todd Lipcon(Cloudera)
『Spark Conference Japanの開催にあたって』
猿田 浩輔(Apache Sparkコミッタ)
『Spark 2.0: What’s Next』
Reynold Xin(Databricks)
『さくらインターネットが構築した、Apache Sparkによる原価計算システム』
須藤 武文(さくらインターネット)
  A会場
B会場
C会場
D会場
(ランチ会場、
ライトニングトーク予定)
(ランチ会場、
ライトニングトーク予定)
(調整中)
13:00 データドリブン企業における、Hadoop基盤とETL ~niconicoでの実践例~
嶋内翔(Cloudera)
志村誠(ドワンゴ)
YARN: Resource Manager for Analytic Platform
小沢 健史(NTT)
ストリーミングアーキテクチャ: State から Flow へ
草薙 昭彦(MapR Technologies)
次世代アーキテクチャから見たHadoop/Sparkの位置づけ ~特にRDMA・NVMを軸としたときの分散並列処理の観点から
神林 飛志(ノーチラステクノロジーズ)
13:45 On-Premises Hadoopクラスタ構築の苦労体験と運用ノウハウ
松浦晋(Softbank)

Resolving Transactional Access/Analytic Performance Trade-offs in Hadoop with Kudu
Todd Lipcon(Cloudera)
リクルートライフスタイルの考えるストリームデータの活かし方 ~AWS + Kafka + Spark Streaming~
車田 篤史(リクルートライフスタイル)
堤 崇行(NTTデータ)
ビッグデータ可視化の性能を徹底検証 ~SparkSQL、Hive on Tez、Hive LLAPを用いた既存RDBデータ処理の特徴~
新郷 美紀(NEC)
蒋 逸峰(Hortonworks)
14:30 顧客事例から学んだ、エンタープライズでの”マジな”Hadoop導入の勘所
立山 重幸(日本オラクル)
今あらためて考えるHive ~ユースケースの広がりにより顕在化した課題と対応~
吉田 耕陽(NTTデータ)
さくらインターネットが構築した、Apache Sparkによる原価計算システムの仕組みとその背景
須藤 武文(さくらインターネット)
Spark MLlib Now and Beyond
石川 有(リクルートテクノロジーズ)
15:15 その基幹業務、Hadoopで!! ~ 店舗発注業務へのHadoop + Hive導入と、 その取り組みについて~
須田桂伍(フューチャーアーキテクト)
Hiveを高速化するLLAP
小澤 祐也(ヤフー)
Deep Dive into Project Tungsten
Reynold Xin(Databricks)
SparkによるGISデータを題材とした時系列データ処理
鈴木 由宇(IHI)
土橋 昌(NTTデータ)
16:00 Maintainable Cloud Architecture of Hadoop
佐々木 海(Treasure Data)
Hadoop Security Recap: -セキュリティ関連の概要/近況のおさらいとLDAP/AD, Kerberos, Apache Ranger
今井 雄太(Hortonworks)

Exploiting GPUs in Spark
石崎 一明(IBM Research)
Hive on Sparkを活用した高速データ分析
加嵜 長門 (DMM.comラボ)
   懇親会・ライトニングトーク (17:00-19:00) - 参加費:2000円

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