京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2014年12月12-14日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中科院计算所与CSDN共同协办的 2014中国大数据技术大会 将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天,以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨,拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办,CCF大数据专家委员会承办,南京大学与复旦大学协办的“2014年第二届CCF大数据学术会议”也将同时召开,并与技术大会共享主题报告。
本次大会将邀请近100位国外大数据技术领域顶尖专家与一线实践者,深入讨论Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等开源软件的最新进展,NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势,OpenStack生态系统对于大数据计算需求的思考,以及大数据下的可视化、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用,分享实际生产系统中的技术特色和实践经验。
携程资深软件工程师廖晓格将在“大数据技术”分论坛带来“让大数据更实时和可视化”的演讲。大数据不仅是数据规模大,而且最好能实时查看和分析。 实时和可视化拉近了大数据与普通用户的距离,更加贴近业务需要。携程在大数据实时和可视化方面做了不少努力,实现了以下目标,廖晓格将在演讲中分享携程在其中的经验和技术:
廖晓格,携程资深软件工程师
有6年Hadoop相关应用开发经验,先后在PPTV,eBay,携程参与开发过相应大数据平台相关应用,目前在携程Data Infrastructure team负责大数据平台的运维和开发工作。
CSDN:你所在的公司,都曾使用过哪些大数据技术?你对这些技术满意的地方和不满意的地方分别有什么?
廖晓格:我们公司比较重视大数据技术,我们主要使用的技术是Hadoop生态环境的各种开源框架,storm,spark等。满意的地方是他们都是开源的,所以遇到问题的时候总会找到解决方案,而且社区也很活跃, 能够获得很多帮助。同时也会遇到很多bug,需要对使用的框架很了解,才能很好的使用它,幸亏我们有很强大的运维和开发团队支持,不断优化,不断解决问题。
CSDN:根据你的了解,目前类似的企业中,在数据方面,遇到的最大困难是什么?
廖晓格:据我了解,每个公司都有很多数据,每天T级或P级的数据,但是大部分都是搞技术的不懂业务,搞业务的不懂技术,这样就不会很快很有效率的利用数据来帮助业务,所以让大数据可视化很重要,业务人员可以很方便的获取他们想要的数据,可以省去很多沟通的成本。
CSDN:在大数据领域,目前还有哪些技术是你正在观察和研究的,为什么你看好这些技术?
廖晓格:Storm,Streaming流式计算和Spark是我现在正在观察和研究的,互联网的竞争压力很大,所以很多东西要快,谁比较快就占领了优势,大数据也一样,数据早点出来,业务就可以早点做决策。我们也是不断改进,不断往这个目标前进。
CSDN:请谈谈你在这次大会上即将分享的话题。
廖晓格:我分享的是Make big data visualizable and real-time,让大数据更加实时和可视化,携程每天上T的数据都是实时从网站,手机等各种应用端流到服务端,如果没有可视化,根本不知道用户发生什么行为,哪个产品用户更加喜欢。如果计算很慢,我们将会不能给用户很好的反馈,不能及时发现和解决各种应用端遇到的各种问题,这样就不能给用户很好的体验,将会流失大量的用户。我们目标在第一时间为用户提供最优的服务。本文来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21