【BDTC先睹為快】廖曉格：讓大資料更即時和視覺化

2014年12月12-14日，由中國電腦學會（CCF）主辦，CCF大資料專家委員會承辦，中科院計算所與CSDN共同協辦的  2014中國大資料技術大會(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 將在北京新雲南皇冠假日酒店拉開帷幕。 大會為期三天，以推進行業應用中的大資料技術發展為主旨，擬設立「大資料基礎設施」、「大資料生態系統」、「大資料技術」、「大資料應用」、「大資料互聯網金融技術」、「智慧資訊處理」等多場主題論壇與行業峰會。 由中國電腦學會主辦，CCF大資料專家委員會承辦，南京大學與復旦大學協辦的「2014年第二屆CCF大資料學術會議」也將同時召開，並與技術大會共用主題報告。

本次大會將邀請近100位國外大資料技術領域頂尖專家與一線實踐者，深入討論Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等開源軟體的最新進展，NoSQL/NewSQL、記憶體計算、 流計算和圖計算技術的發展趨勢，OpenStack生態系統對於大資料計算需求的思考，以及大資料下的視覺化、機器學習/深度學習、商業智慧、資料分析等的最新業界應用，分享實際生產系統中的技術特色和實踐經驗。

攜程資深軟體工程師廖曉格將在「大資料技術」分論壇帶來「讓大資料更即時和視覺化」的演講。 大資料不僅是資料規模大，而且最好能即時查看和分析。 即時和視覺化拉近了大資料與普通使用者的距離，更加貼近業務需要。 攜程在大資料即時和視覺化方面做了不少努力，實現了以下目標，廖曉格將在演講中分享攜程在其中的經驗和技術：

廖曉格，攜程資深軟體工程師

有6年Hadoop相關應用開發經驗，先後在PPTV，eBay，攜程參與開發過相應大資料平臺相關應用，目前在攜程Data Infrastructure team負責大資料平臺的運維和開發工作。

CSDN：你所在的公司，都曾使用過哪些大資料技術？ 你對這些技術滿意的地方和不滿意的地方分別有什麼？

廖曉格：我們公司比較重視大資料技術，我們主要使用的技術是Hadoop生態環境的各種開源框架，storm，spark等。 滿意的地方是他們都是開源的，所以遇到問題的時候總會找到解決方案，而且社區也很活躍， 能夠獲得很多説明。 同時也會遇到很多bug，需要對使用的框架很瞭解，才能很好的使用它，幸虧我們有很強大的運維和開發團隊支援，不斷優化，不斷解決問題。

CSDN：根據你的瞭解，目前類似的企業中，在資料方面，遇到的最大困難是什麼？

廖曉格：據我瞭解，每個公司都有很多資料，每天T級或P級的資料，但是大部分都是搞技術的不懂業務，搞業務的不懂技術，這樣就不會很快很有效率的利用資料來説明業務，所以讓大資料視覺化很重要，業務人員可以很方便的獲取他們想要的資料 ，可以省去很多溝通的成本。

CSDN：在大資料領域，目前還有哪些技術是你正在觀察和研究的，為什麼你看好這些技術？

廖曉格：Storm，Streaming流式計算和Spark是我現在正在觀察和研究的，互聯網的競爭壓力很大，所以很多東西要快，誰比較快就佔領了優勢，大資料也一樣，資料早點出來，業務就可以早點做決策。 我們也是不斷改進，不斷往這個目標前進。

CSDN：請談談你在這次大會上即將分享的話題。

廖曉格：我分享的是Make big data visualizable and real-time，讓大資料更加即時和視覺化，攜程每天上T的資料都是即時從網站，手機等各種應用端流到服務端，如果沒有視覺化，根本不知道使用者發生什麼行為 ，哪個產品使用者更加喜歡。 如果計算很慢，我們將會不能給使用者很好的回饋，不能及時發現和解決各種應用端遇到的各種問題，這樣就不能給使用者很好的體驗，將會流失大量的使用者。 我們目標在第一時間為使用者提供最優的服務。

CSDN：哪些聽眾最應該瞭解這些話題？ 你所分享的主題可以説明聽眾解決哪些問題？

廖曉格：對大資料即時和視覺化感興趣的都可以參加一起討論。

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2014中國大資料技術大會（Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014）將于2014年12月12日-14日在北京新雲南皇冠假日酒店召開。 傳承自2008年，歷經七屆沉澱，「中國大資料技術大會」是目前國內最具影響、規模最大的大資料領域技術盛會。 本屆會議，你不僅可以瞭解到Apache Hadoop提交者Uma Maheswara Rao G（兼專案管理委員會成員）、Yi Liu，以及Apache Hadoop和Tez專案管理委員會成員Bikas Saha等分享的通用大資料開源專案的最新成果和發展趨勢，還將斬獲來自騰訊、阿裡、Cloudera、LinkedIn、網易等機構的數十場乾貨分享。 當下門票團購還有些許優惠， 預購從速。

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