• 活動名稱：Taiwan Hadoop Ecosystem Workshop 2014 Q1
  　　　　　台灣 Hadoop 生態系工作坊 2014 Q1
• 活動時間：2014/03/08 (六) 10:30~16:10
• 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
  　　　　　（台北市南港區三重路 19-13 號，地圖 Map）
• 報名網址：http://goo.gl/Yy1ZdD
• 活動名額：開放 60 名座位，依實際報到為準。
• 活動費用：本活動不收取費用，感謝關貿網路贊助場地。
• 交通資訊：
  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。
  屆時一樓大門口與樓梯口會有立牌指引。
  
  

• 活動議程：
  

議程表

時段	講題	講者
10:00-10:30	報到時間
10:30-11:50	Impala資料倉儲應用案例分享	陳俊光/李民祥/黃勁超 , 關貿網路
11:50-12:00	休息(午餐自理)
13:30-14:10	SQL on HBase : Hare	鄭紹志 , 亦思科技
14:10-14:50	Network Traffic Search using Apache HBase	葉祐欣 , 趨勢科技 SPN
14:50-15:10	中場休息
15:10-15:30	[閃電講] 探討如何用 Mahout 分析網路流量	Raymond , systw.net 站長
15:30-15:50	[閃電講] Develop a game community mining system by big data technology	A-Len, Gamania
15:50-16:10	[新商業模式] 他山之石 - 從日誌蒐集到線上分析 - Live Demo: Treasure Data Cloud	Jazz Wang, Etu

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• 時段：10：30 - 11：50
• 講題：Impala資料倉儲應用案例分享
• 講者：陳俊光 / 李民祥 / 黃勁超 , 關貿網路
• 摘要：

   PART A: Why impala ? (20 min)
   　　　　1. SQL on Hadoop 的需求
   　　　　2. Impala 的介紹(發展歷程、架構、功能、特色)
  
   PART B: Impala在資料分析與資料倉儲(DW)的應用 (40 min)
   　　　　1. DW (Before and After)
   　　　　2. Impala 大數據資料倉儲 (應用架構, 用法:資料注入與轉換 等)
   　　　　3.購物籃分析實例為例與 Demo
  
   PART C: 分享與總結 (20min ~)
   　　　　1. 心得分享
   　　　　2. 相關議題 
   　　　　3. Q&A; (Open Discussion)
  

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• 11:50-12:00 午餐：自理

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• 時段：13:30~14:10
• 講題：SQL on HBase : Hare
• 講者：鄭紹志 , 亦思科技

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• 時段：14:10~14:50
• 講題：Network Traffic Search using Apache HBase
• 講者：葉祐欣 , 趨勢科技 SPN

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• 14:50-15:10 中場休息

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• 時段：15:10-15:30
• 講題：[閃電講] 探討如何用 Mahout 分析網路流量
• 講者：Raymond , systw.net 站長
• 摘要：

  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。
  

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• 時段：15:30-15:50
• 講題：[閃電講] Develop a game community mining system by big data tech.
• 講者：A-Len, Gamania
• 摘要：

  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。
  

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• 時段：15:50-16:10
• 講題：[新商業模式] 他山之石 - 從日誌蒐集到線上分析
  - Live Demo: Treasure Data Cloud
• 講者：Jazz Wang, Etu
• 摘要：

  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。