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jazz
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  • jazz/14-03-08

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     1{{{
     2#!html
     3<ul>
     4        <li><big>活動名稱：Taiwan Hadoop Ecosystem Workshop 2014 Q1<br>　　　　　台灣 Hadoop 生態系工作坊 2014 Q1</big></li>
     5        <li><big>活動時間：2014/03/08 (六) 10:30~16:10</big></li>
     6        <li><big>活動地點：關貿網路訓練教室 @ 南港軟體工業園區一期 E 棟七樓 <br>　　　　　（台北市南港區三重路 19-13 號，<a href="http://goo.gl/Y1W8t4">地圖 Map</a>）</big></li>
     7        <li><big>報名網址：<a href="http://goo.gl/Yy1ZdD">http://goo.gl/Yy1ZdD</a></big></li>
     8        <li><big>活動名額：開放 60 名座位，依實際報到為準。</big></li>
     9        <li><big>活動費用：本活動不收取費用，感謝<a href="http://www.tradevan.com.tw/">關貿網路</a>贊助場地。</big></li>
     10        <li><big>交通資訊：<p/>搭乘捷運板南線，在「南港軟體園區站」下車，再步行約五分鐘，可到一期大門口。<p/>屆時一樓大門口與樓梯口會有立牌指引。<p/><img src='Tradevan-Map1.jpg'><p/><img src='Tradevan-Map2.jpg'><p/></big></li>
     11        <li><big>活動議程：<br></big></li>
     12    </ul>
     13<table>
     14<caption>議程表</caption>
     15<thead>
     16<tr class="header">
     17<th align="left">時段</th>
     18<th align="left">講題</th>
     19<th align="left">講者</th>
     20</tr>
     21</thead>
     22<tbody>
     23<tr class="odd">
     24<td align="left" width="17%">10:00-10:30</td>
     25<td align="left" width="60%">報到時間</td>
     26<td align="left" width="23%"></td>
     27</tr>
     28<tr class="even">
     29<td align="left">10:30-11:50</td>
     30<td align="left">Impala資料倉儲應用案例分享</td>
     31<td align="left">陳俊光/李民祥/黃勁超 , 關貿網路</td>
     32</tr>
     33<tr class="odd">
     34<td align="left">11:50-12:00</td>
     35<td align="left">休息(午餐自理)</td>
     36<td align="left"></td>
     37</tr>
     38<tr class="even">
     39<td align="left">13:30-14:10</td>
     40<td align="left">SQL on HBase : Hare</td>
     41<td align="left">鄭紹志 , 亦思科技</td>
     42</tr>
     43<tr class="odd">
     44<td align="left">14:10-14:50</td>
     45<td align="left">Network Traffic Search using Apache HBase</td>
     46<td align="left">葉祐欣 , 趨勢科技 SPN</td>
     47</tr>
     48<tr class="even">
     49<td align="left">14:50-15:10</td>
     50<td align="left">中場休息</td>
     51<td align="left"></td>
     52</tr>
     53<tr class="odd">
     54<td align="left">15:10-15:30</td>
     55<td align="left">[閃電講] 探討如何用 Mahout 分析網路流量</td>
     56<td align="left">Raymond , systw.net 站長</td>
     57</tr>
     58<tr class="even">
     59<td align="left">15:30-15:50</td>
     60<td align="left">[閃電講] Develop a game community mining system by big data technology</td>
     61<td align="left">A-Len, Gamania</td>
     62</tr>
     63<tr class="odd">
     64<td align="left">15:50-16:10</td>
     65<td align="left">[新商業模式] 他山之石 - 從日誌蒐集到線上分析 <br/> - Live Demo: Treasure Data Cloud</td>
     66<td align="left">Jazz Wang, Etu</td>
     67</tr>
     68</tbody>
     69</table></li>
     70</ul>
     71<hr />
     72<ul>
     73<li>時段：10：30 - 11：50</li>
     74<li>講題：Impala資料倉儲應用案例分享</li>
     75<li>講者：陳俊光 / 李民祥 / 黃勁超 , 關貿網路</li>
     76<li>摘要：
     77<pre>
     78 PART A: Why impala ? (20 min)
     79 　　　　1. SQL on Hadoop 的需求
     80 　　　　2. Impala 的介紹(發展歷程、架構、功能、特色)
     81
     82 PART B: Impala在資料分析與資料倉儲(DW)的應用 (40 min)
     83 　　　　1. DW (Before and After)
     84 　　　　2. Impala 大數據資料倉儲 (應用架構, 用法:資料注入與轉換 等)
     85 　　　　3.購物籃分析實例為例與 Demo
     86
     87 PART C: 分享與總結 (20min ~)
     88 　　　　1. 心得分享
     89 　　　　2. 相關議題
     90 　　　　3. Q&A (Open Discussion)
     91</pre></li>
     92</ul>
     93
     94<hr />
     95<ul>
     96<li>11:50-12:00    午餐：自理</li>
     97</ul>
     98<hr />
     99<ul>
     100<li>時段：13:30~14:10</li>
     101<li>講題：SQL on HBase : Hare</li>
     102<li>講者：鄭紹志 , 亦思科技</li>
     103</ul>
     104<hr />
     105<ul>
     106<li>時段：14:10~14:50</li>
     107<li>講題：Network Traffic Search using Apache HBase</li>
     108<li>講者：葉祐欣 , 趨勢科技 SPN</li>
     109</ul>
     110<hr />
     111<ul>
     112    <li>14:50-15:10   中場休息</li>
     113</ul>
     114<hr />
     115<ul>
     116<li>時段：15:10-15:30</li>
     117<li>講題：[閃電講] 探討如何用 Mahout 分析網路流量</li>
     118<li>講者：Raymond , <a href="http://systw.net">systw.net</a> 站長</li>
     119<li>摘要：
     120<pre>
     121在資料量無限，計算資源有限的情況下，平常看網路流量頂多就是看那個 IP 的用量大，那個 IP 去那邊等，但是當計算資源可無限擴大並有現成 Data Mining 工具可用時，是時候來開始研究一下，如何應用在網路流量分析並看到更多有用的資訊。
     122</pre></li>
     123</ul>
     124<hr />
     125<ul>
     126<li>時段：15:30-15:50</li>
     127<li>講題：[閃電講] Develop a game community mining system by big data tech.</li>
     128<li>講者：A-Len, Gamania</li>
     129<li>摘要：
     130<pre>
     131遊戲產業是一個方向變動很快速的地方，以台灣而言，從 1990 年代左右，單機遊戲 -> Online Game -> Web Game -> APP ，才短短二十年時間，台灣人喜歡的遊戲產品就經歷了四次重大的目標轉換。是否我們有辦法利用 Big Data 的理念和技術，分析我們的顧客以至於去猜測下一階段會賺錢的產品呢？ 分享給大家我這兩年來一些在公司實作的成果和想法。
     132</pre>
     133</li>
     134</ul>
     135<hr />
     136<ul>
     137<li>時段：15:50-16:10</li>
     138<li>講題：[新商業模式] 他山之石 - 從日誌蒐集到線上分析 <br/>
     139    - Live Demo: Treasure Data Cloud</li>
     140<li>講者：Jazz Wang, Etu</li>
     141<li>摘要：
     142<pre>
     143過去我曾在一些場合演講過巨量資料的五大階段「蒐、存、取、析、用」。Etu 蔣居裕副總也用「生、流、存、算、用、看」六個階段來說明巨量資料的動態特徵。根據這幾年推動社群得到一個結論，大家已經知道可以用 Hadoop Ecosystem 來「存」、「取」、「析」。可是「生」、「流」、「蒐」該怎麼做呢？分析完以後該怎麼視覺化，產生應用呢？甚至產生了視覺化該怎麼「看」(解讀)呢？這次閃電講想跟大家分享一個「他山之石」，Treasure Data 是 Flunetd 背後的開發公司，他們最近主打一個雲端服務，稱為 Treasure Data Cloud，且讓我跟大家解析一下這背後可能的組成元素。
     144</pre>
     145
     146</li>
     147</ul>
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