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背景
Apache Spark自2009年诞生与加州大学伯克利大学实验室，历经10年的发展，超过1300位来自近300家企业和组织的工程师为其贡献代码，使其成为当今最炙手可热的大数据处理开源技术框架，并与其它最为流行的数据存储，检索，消息流中间件及数据中心资源调度框架完美整合，构建了强大的大数据技术栈生态圈，为应用程序开发者提供一站式的，多种编程范式API支持，涵盖了实时和离线数据处理，SQL，图计算，机器学习以及深度学习等多个维度，成为事实上的业界标准，大数据应用中不可或缺的重要组件。上海Apache Spark Meetup组织一直秉持开放的心态，给大家带来业界一流企业在Spark及大数据应用上的最新进展和成果展示，为大数据领域从业者提供公益，公平的技术分享与探讨平台。
议程安排
13:00 - 13:30 ... 活动签到
13:30 - 13:40 ... 开场白
13:40 - 14:25 ... Analytics Zoo: Distributed TensorFlow in production on Apache Spark
14:25 - 15:10 ... TiDB / TiSpark + TiFlash扩展 - 向真HTAP平台前进
15:10 - 15:30 ... 茶歇&自由交流
15:30 - 16:15 ... Office Depot利用Intel Analytics Zoo构建智能推荐系统的实践分享
16:15 - 17:00 ... Spark-SQL在字节跳动的应用实践
讲师风采
戴金权，现任英特尔资深首席工程师、大数据技术全球CTO，负责领导英特尔全球（位于硅谷和上海）的工程团队在高级大数据分析（包括分布式机器学习和深度学习）上的研发工作，以及和全球领先的研究机构（如UC Berkeley AMPLab、RISELab等）的技术合作。他是一位得到国际认可的，在大数据、云计算和分布式机器学习上的专家；他是O’Reilly AI Conference Beijing的联席主席, Apache Spark 项目的Committer和项目管理委员会（PMC）委员，Apache MXNet项目 Mentor。
汪洋，英特尔数据分析团队的机器学习工程师，专注于深度学习基础架构、算法和应用。他是Analytics Zoo和BigDL的核心贡献者之一。
韩飞，Cpp/GoLang 研发工程师。曾就职于阿里云ODPS团队，并参与SQL优化器的开发。在PingCAP 曾负责 TiDB 查询优化器与执行引擎的研发，目前专注AP分析引擎的 runtime 研发。
黄凯，Intel大数据技术团队软件工程师。负责开发基于Apache Spark的深度学习框架，同时支持企业客户在大数据平台上构建端到端的深度学习应用。
白泉，字节跳动数据平台工程师，专注于Spark/Hive在企业内的平台化服务化建设以及Spark SQL引擎的优化。
议题介绍
议题一：Analytics Zoo: Distributed TensorFlow in production on Apache Spark
议题简介：Analytics Zoo是一个统一的“分析+人工智能”平台，实现了运行在Apache Spark上的分布式TensorFlow、Keras和BigDL。本议题将介绍如何利用Analytics Zoo在Spark集群中分布式地进行TensorFlow模型的训练、推断。
议题二：TiDB / TiSpark + TiFlash扩展 - 向真HTAP平台前进
议题简介：由于分析型与交易型数据库设计上的本质矛盾，使得用户的数据平台变得异常复杂：人们不得不通过各种手段将在线交易数据搬运到分析平台中。这样的架构不但难于维护，而且可能会丢失数据库新鲜度与一致性。HTAP 是一个并不容易的目标。包括 TiDB + TiSpark 本身，以往版本所提出的解决方案并不完善。一个相对完善的 HTAP 数据库，必须良好地解决交易和分析负载隔离；行存和列存的融合且互不影响，避免设计中可能引入的延迟或一致性冲突。
本次演讲将和听众探讨 HTAP 的价值，为何难以实现以及 TiDB 产品线的新组件 TiFlash 如何围绕 Multi-Raft 独创性地解决这些问题，同时为在线交易和大数据分析场景提供助力。
议题三：Office Depot利用Intel Analytics Zoo构建智能推荐系统的实践分享
议题简介：基于用户行为的推荐系统如今已经广泛地用于电子商务平台中，帮助商家为用户个性化推荐感兴趣的商品。随着人工智能的发展，深度神经网络也开始被用来提取用户和物品间潜在的非线性关系。世界上最大的办公用品销售商之一Office Depot引入了Intel Analytics Zoo，在Spark集群上分布式训练了多种深度学习推荐算法模型，实验结果相比于传统的推荐算法有显著的提升。本次分享主要介绍Office Depot使用Analytics Zoo构建智能推荐系统的实践经验。
议题四：Spark-SQL在字节跳动的应用实践
议题简介：面对大量复杂的数据分析需求，提供一套稳定、高效、便捷的企业级查询分析服务具有重大意义。本次演讲介绍了字节跳动基于SparkSQL建设大数据查询统一服务TQS（Toutiao Query Service）的一些实践以及在执行计划调优、数据读取剪枝、SQL兼容性等方面对SparkSQL引擎的一些优化。
