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ccf大數據平台

發布時間:2023-06-09 14:54:09

A. 中國大數據六大技術變遷記

中國大數據六大技術變遷記_數據分析師考試

集「Hadoop中國雲計算大會」與「CSDN大數據技術大會」精華之大成, 歷屆的中國大數據技術大會(BDTC) 已發展成為國內事實上的行業頂尖技術盛會。從2008年的60人Hadoop沙龍到當下的數千人技術盛宴,作為業內極具實戰價值的專業交流平台,每一屆的中國大數據技術大會都忠實地描繪了大數據領域內的技術熱點,沉澱了行業實戰經驗,見證了整個大數據生態圈技術的發展與演變。
2014年12月12-14日,由中國計算機學會(CCF)主辦,CCF大數據專家委員會協辦,中科院計算所與CSDN共同承辦的 2014中國大數據技術大會(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數據技術發展為主旨,擬設立「大數據基礎設施」、「大數據生態系統」、「大數據技術」、「大數據應用」、「大數據互聯網金融技術」、「智能信息處理」等多場主題論壇與行業峰會。由中國計算機學會主辦,CCF大數據專家委員會承辦,南京大學與復旦大學協辦的「2014年第二屆CCF大數據學術會議」也將同時召開,並與技術大會共享主題報告。
本次大會將邀請近100位國外大數據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、內存計算、流計算和圖計算技術的發展趨勢,OpenStack生態系統對於大數據計算需求的思考,以及大數據下的可視化、機器學習/深度學習、商業智能、數據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。

大會召開前期,特別梳理了歷屆大會亮點以記錄中國大數據技術領域發展歷程,並立足當下生態圈現狀對即將召開的BDTC 2014進行展望:
追本溯源,悉大數據六大技術變遷
伴隨著大數據技術大會的發展,我們親歷了中國大數據技術與應用時代的到來,也見證了整個大數據生態圈技術的發展與衍變:
1. 計算資源的分布化——從網格計算到雲計算。 回顧歷屆BDTC大會,我們不難發現,自2009年,資源的組織和調度方式已逐漸從跨域分布的網格計算向本地分布的雲計算轉變。而時至今日,雲計算已成為大數據資源保障的不二平台。
2. 數據存儲變更——HDFS、NoSQL應運而生。 隨著數據格式越來越多樣化,傳統關系型存儲已然無法滿足新時代的應用程序需求,HDFS、NoSQL等新技術應運而生,並成為當下許多大型應用架構不可或缺的一環,也帶動了定製計算機/伺服器的發展,同時也成為大數據生態圈中最熱門的技術之一。
3. 計算模式改變——Hadoop計算框成主流。 為了更好和更廉價地支撐其搜索服務,Google創建了Map/Rece和GFS。而在Google論文的啟發下,原雅虎工程師Doug Cutting開創了與高性能計算模式迥異的,計算向數據靠攏的Hadoop軟體生態系統。Hadoop天生高貴,時至今日已成為Apache基金會最「Hot」的開源項目,更被公認為大數據處理的事實標准。Hadoop以低廉的成本在分布式環境下提供了海量數據的處理能力。因此,Hadoop技術研討與實踐分享也一直是歷屆中國大數據技術大會最亮眼的特色之一。
4. 流計算技術引入——滿足應用的低延遲數據處理需求。 隨著業務需求擴展,大數據逐漸走出離線批處理的范疇,Storm、Kafka等將實時性、擴展性、容錯性和靈活性發揮得淋漓盡致的流處理框架,使得舊有消息中間件技術得以重生。成為歷屆BDTC上一道亮麗的風景線。
5. 內存計算初露端倪——新貴Spark敢與老將叫板。 Spark發源於美國加州大學伯克利分校AMPLab的集群計算平台,它立足於內存計算,從多迭代批量處理出發,兼容並蓄數據倉庫、流處理和圖計算等多種計算範式,是罕見的全能選手。在短短4年,Spark已發展為Apache軟體基金會的頂級項目,擁有30個Committers,其用戶更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、網路、阿里、騰訊等多家知名公司,還包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多個相關項目。毫無疑問,Spark已站穩腳跟。
6. 關系資料庫技術進化—NewSQL改寫資料庫歷史。 關系資料庫系統的研發並沒有停下腳步,在橫向擴展、高可用和高性能方面也在不斷進步。實際應用對面向聯機分析處理(OLAP)的MPP(Massively Parallel Processing)資料庫的需求最迫切,包括MPP資料庫學習和採用大數據領域的新技術,如多副本技術、列存儲技術等。而面向聯機事務處理(OLTP)的資料庫則向著高性能演進,其目標是高吞吐率、低延遲,技術發展趨勢包括全內存化、無鎖化等。
立足揚帆,看2014大數據生態圈發展
時光荏苒,轉眼間第2014中國大數據技術大會將如期舉行。在技術日新月異的當下,2014年的BDTC上又可以洞察些什麼?這里我們不妨著眼當下技術發展趨勢:
1. MapRece已成頹勢,YARN/Tez是否可以再創輝煌? 對於Hadoop來說,2014是歡欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等眾多巨頭都加大了Hadoop方面的投入。然而對於眾多機構來說,這一年卻並不輕松:基於MapRece的實時性短板以及機構對更通用大數據處理平台的需求,Hadoop 2.0轉型已勢在必行。那麼,在轉型中,機構究竟會遭遇什麼樣的挑戰?各個機構如何才能更好地利用YARN所帶來的新特性?Hadoop未來的發展又會有什麼重大變化?為此,BDTC 2014特邀請了Apache Hadoop committer,Apache Hadoop Project Management Committee(PMC)成員Uma Maheswara Rao G,Apache Hadoop committer Yi Liu,Bikas Saha(PMC member of the Apache Hadoop and Tez)等國際頂尖Hadoop專家,我們不妨當面探討。
2. 時過境遷,Storm、Kafka等流計算框架前途未卜。 如果說MapRece的緩慢給眾多流計算框架帶來了可乘之機,那麼當Hadoop生態圈組件越發成熟,Spark更加易用,迎接這些流計算框架的又是什麼?這里我們不妨根據BDTC 2014近百場的實踐分享進行一個側面的了解,亦或是與專家們當面交流。
3. Spark,是顛覆還是補充? 與Hadoop生態圈的兼容,讓Spark的發展日新月異。然而根據近日Sort Benchmark公布的排序結果,在海量(100TB)離線數據排序上,對比上屆冠軍Hadoop,Spark以不到十分之一的機器,只使用三分之一的時間就完成了同樣數據量的排序。毫無疑問,當下Spark已不止步於實時計算,目標直指通用大數據處理平台,而終止Shark,開啟Spark SQL或許已經初見端倪。那麼,當Spark愈加成熟,更加原生的支持離線計算後,開源大數據標准處理平台這個榮譽又將花落誰家?這里我們一起期待。
4. 基礎設施層,用什麼來提升我們的網路? 時至今日,網路已成為眾多大數據處理平台的攻堅對象。比如,為了克服網路瓶頸,Spark使用新的基於Netty的網路模塊取代了原有的NIO網路模塊,從而提高了對網路帶寬的利用。那麼,在基礎設施層我們又該如何克服網路這個瓶頸?直接使用更高效的網路設備,比如Infiniband能夠帶來多少性能提升?建立一個更智能網路,通過計算的每個階段,自適應來調整拆分/合並階段中的數據傳輸要求,不僅提高了速度,也提高了利用率。在BDTC 2014上,我們可以從Infiniband/RDMA技術及應用演講,以及數場SDN實戰上吸取寶貴的經驗。
5. 數據挖掘的靈魂——機器學習。 近年來,機器學習領域的人才搶奪已進入白熱化,類似Google、IBM、微軟、網路、阿里、騰訊對機器學習領域的投入也是愈來愈高,囊括了晶元設計、系統結構(異構計算)、軟體系統、模型演算法和深度應用各個方面。大數據標志一個新時代的到來,PB數據讓人們坐擁金山,然而缺少了智能演算法,機器學習這個靈魂,價值的提取無疑變得鏡花水月。而在本屆會議上,我們同樣為大家准備了數場機器學習相關分享,靜候諸位參與。
而在技術分享之外,2014年第二屆CCF大數據學術會議也將同時召開,並與技術大會共享主題報告。屆時,我們同樣可以斬獲許多來自學術領域的最新科研成果。

以上是小編為大家分享的關於中國大數據六大技術變遷記的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

B. ccfbdci是什麼

ccfbdci是CCF大數據與計算智能大賽(CCF Computing Inelligence Contest,舉型散簡稱CCF BDCI)。是由中國計算機學會於2013年創辦的國際化智能演算法、創新應用和大數據系統大型挑戰賽事,是全球大數據與人工智慧領域最具影響力的活動之一。中國計算機學會(CCF)是由從事計算機及相關租山科學技術領域的科研、教育、開發、生產、管理、應用和服務的個人及單位自願結成、依法登記成立的全國性正氏、學術性、非營利學術團體,是全國一級學會,是獨立社團法人,是中國科學技術協會成員。

C. 國內外有哪些數據分析相關的競賽比賽網站

國外:

1、Kaggle

Kaggle: Your Home for Data Science

國內:

1、阿里的天池

天池大數據科研平台

2、SODA

SODA上海開放數據創新應用大賽

3、數據城堡

首頁-DataCastle大數據競賽平台

4、WID

WID,CCF唯一指定大數據競賽平台

5、數據嗨客

數據嗨客 全球首家大數據教育、競賽、服務平台

6、數據火車

數據火車—數據競賽平台

7、大數據研究中心

大數據研究中心

8、華為雲科技大賽

https://developer.huaweicloud.com/competition/competitions

9、億信社區大數據模板比賽

http://bbs.esensoft.com/thread-132647-1-1.html

D. 中國人民大學舉辦數據科學與工程學術報告會

中國人民大學重點實驗室舉辦數據科學與工程學術報告會,此次報告會的目的是為了更好地了解工業界的實際需求以及平台的使用情況,加強同行之間的學術交流,促進中國人民大學計算機學科的發展,來自滴滴大數據與數據挖掘研究院的李佩博士、蘇州大學的李直旭副教授、劉冠峰副教授和劉安副教授四位青年學者受邀作報告。
中國人民大學信息學院下設經濟信息管理系、計算機科學與技術系、數學系,以及數據工程與知識工程研究所、管理科學與工程研究所,其中數據工程與知識工程研究所是教育部重點實驗室。
李佩博士結合過去自己在LinkedIN公司的工作經驗,給我們介紹了LinkedIN公司的大數據譽罩系統PYMK及其相關的生態系統。同時,也對當前流行的大數據處理平台Hadoop、Spark及各自的生態圈作了一個系統的介紹。此外,他還介紹了滴滴出行在大數據技術面臨的機遇與挑戰。最後,李佩博士結合自己在英屬哥倫比亞大學的讀博經歷,向在校生推薦了大數據與機器學習領域必讀的經典教材,並對他們未來的擇業提出了一些中肯的建議。
李直旭副教授報告的題目是「藉助Web大數據來處理數據質量問題」。李直旭副教授從六個維度( 錯誤數據、不一致性、丟失數據、過時數據、不適用、不確定性)介紹了數據質量問題普遍存在的一個基本事實,並簡要地綜述了圍繞每一個維度處理數據質量問題的相關工作。結合其近年來的相關工作,以關系數據為依託,李直旭副教授分別介紹了如何藉助Web中的大數據來進行記錄連接(record linkage)和記錄的補全工作。
劉冠峰副教授報告的題目是「社交網路與信任」。劉冠峰副教授首先介紹了社交網路及基於讓芹社交網路的各類應用,並著重指出社交網路中參與人之間的信任關系是整個社交網路各類應用的基礎。基於此前提,劉冠峰副教授對其發表在ICDE『2015(資料庫A類會議)上就如何快速有效地挖掘出符合參與人之間預設信任關系的方法進行了詳細的闡述。
劉安副教授系統地介紹了加密軌跡數據上的相似性計算問題。除了闡述了加密軌跡數據上的相似性計算面臨的挑戰,其還詳細地介紹了如何通過重寫三個操作符(歐氏距離計算、最大最小選擇、條件執行),來實現加密軌跡數據上的相似性計算,並從理論上證明了該方法的安全性和可靠性。
以最近開源的大數據處理系統Greenplum為背景,Greenplum系統開發團隊的劉奎恩博士即興分享了其在大數據時代進行資料庫開源的背景與意義。
除了在校師生,中國人民大學舉辦的本次報告還吸引了來自工業界和學術界(包括CCF大數據協會、中科院、EMC/Pivotal公司、網路、先鋒創投等)的相關人士近50人前來參會,大家提問踴躍,本次報告得到圓滿的成功。
李佩博士:2010年碩士畢業於中國人民大學信息學院資料庫與智能信息檢索實驗室,2014年底博士畢業於英屬哥倫比亞大學計算機系數據管理與挖掘實驗室。2013年6月到8月以及2015年初到9月,工作於美國加州山景城LinkedIn公司SNA(搜索、網路與分析)部門,擔任關系推薦系統工程師,在大數據管理與挖掘第一線從事研發工作。2015年10月至今,在滴滴出行研究院負責數據挖掘項目。在知名國際期刊和學術慶滑鬧會議上(包括KDD、ICDE等A類國際會議)發表論文近20篇,是數據挖掘知名會議SDM』10的最佳論文獲得者。
李直旭副教授:2002-2009年就讀於中國人民大學信息學院攻讀計算機學士和相關證書。2013年畢業於澳大利亞昆士蘭大學獲計算機科學博士學位。2013-2014年就職於沙特阿卜杜拉國王科技大學(KAUST)做博士後研究員,並於2014年入職蘇州大學計算機科學與技術學院。目前主要從事數據質量,大數據應用,數據挖掘與信息抽取等領域的研究工作。曾參與國內外多項科研基金項目的研發工作。在IEEE TKDE, EDBT, CIKM, WWWJ等頂級國際期刊與知名國際會議上發表論文30餘篇。
劉冠峰副教授:2013年畢業於澳大利亞 Macquarie 大學,獲得計算機博士學位。 博士論文獲得當年澳大利亞最佳博士論文提名。2013年1月至2013年8月就職於Macquarie 大學 (Research Fellow) 和 悉尼科技大學 (Visiting Research Fellow),並於2013年9月入職蘇州大學。目前主要從事可信計算、社交網路信息挖掘、圖資料庫等領域的研究工作。曾參與多項澳洲科研基金項目研究。在ICDE、AAAI、TSC、FGCS、WWWJ、ICWS,等重要國際期刊與知名國際會議上發表論文20餘篇。
劉安副教授:2009年獲得中國科學技術大學和香港城市大學聯合培養博士學位,2009年至2013年在香港城大-中國科大聯合高等研究中心擔任Senior Research Associate,2013年底加入蘇州大學。研究方向主要集中在數據管理與分析方面,包括時空資料庫,數據安全與隱私,雲計算與服務計算等。在國際期刊和學術會議上(包括IEEE Trans., CCF推薦的A/B類國際會議)發表論文50多篇。

考研政策不清晰?同等學力在職申碩有困惑?院校專業不好選?點擊底部官網,有專業老師為你答疑解惑,211/985名校研究生碩士/博士開放網申報名中:https://www.87dh.com/yjs2/

E. ccf是什麼意思

中國計算機學會(China Computer Federation,CCF)成立於1978年,是中國科技界最具權威和影響力的學術組織之一。它是由國內外計算機領域的專家、學者、企業及科研機構自願組成的非營利性社會團體。

中國計算機學會目前有40多個分支機構和專業委員會,覆蓋了計算機科學和技術的各個領域,包括計算機體系結構、軟體工程、資料庫、網路與通信、人工智慧、計算機圖形學與多媒體等。它每年都會舉辦多場國際、國內知名的學術會議和研討會,如中國計算機大會(China Computer Conference,螞游簡稱CCC)

F. 數據科學平台有哪些

1. kaggle

一個比較權威的全球性的數據競賽平台,也是一個很好的技術和數據分享社區。可以找到各個領域的比賽和數據,最重要的是可以找到很多有用的經驗貼和一個開源的代碼,可以幫助小白前進,小編做個幾個比賽,該平台對我的幫助很大,學到很多東西。該平台的比賽工作面試時認可度比較大。鏈接:https://www.kaggle.com

2.天池

天池是阿里雲創建的數據競賽平台,它和 Kaggle 很像。各個領域的比賽都有,賽制持續時間較長,會有一些直播教程和專業課程,比較利於新手入門。鏈接:https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

3.DataCastle

平台上多為企業的或者政府的比賽,包含數據演算法各個方向,數據量方面相對天池較少,參賽人數也次之。平台上也有類似kaggle的名人堂和和數據集,平台的社區活躍度不高。鏈接:https://www.dcjingsai.com/common/cmptIndex.html

4.Datafountain

DataFountain(DF)平台是CCF大數據與計算智能大賽指定的平台。CCF大數據與計算智能大賽(BigData & Computing Intelligence Contest,簡稱「BDCI」)是由中國計算機學會主辦的大數據及人工智慧領域演算法挑戰及應用創新大型賽事。鏈接:https://www.datafountain.cn

5.科賽-Kesci

科賽(Kesci.com)是聚合數據人才和行業問題的在線社區。平台2019年初開始轉型,接的比賽項目獎金較高,一些大型比賽會有一些培訓指南。鏈接:https://www.kesci.com

6.biendata

Biendata.com是一個人工智慧競賽學習平台,用戶可通過該平台報名並參加人工智慧領域各類賽事,獎金較豐富。鏈接:https://biendata.com

7.華為雲

華為雲平台的比賽多是基於華為的業務,有的是直接面向校招,比賽項目較多,包含軟體、AI、晶元等,獎金較多,有免費的gpu算力。鏈接:https://competition.huaweicloud.com/competitions

7.其它平台

網路點石:http://dianshi.bce..com/competition

JDATA:https://jdata.jd.com

京東大賽 : https://jdder.jd.com

騰訊廣告演算法大賽:https://algo.qq.com

愛奇藝ai競賽平台(多為視頻比賽) : http://challenge.ai.iqiyi.com

圖靈聯邦: https://www.turingtopia.com/competitionnew

訊飛開放平台:http://challenge.xfyun.cn

Flyai:https://www.flyai.com

螞蟻金服:https://dc.cloud.alipay.com

TinyMind: https://www.tinymind.cn/competitions/ai

拍拍貸:https://ai.ppdai.com

睡前Futurelab(只針對在校生):https://ai.futurelab.tv/contest/all

國外醫學圖像相關:https://grand-challenge.org/challenges

數睿思:http://www.tipdm.org/bdrace/jingsa

數願:http://www.datadreams.org/#/raceList

G. ccfbigdata難中嗎

難中。ccfbigdata難中,大數據已經成為國家戰略,也是多學科交叉融合的紐帶。中國計算機學會大數據學術會議CCF Bigdata 以加強大數據領域國內外研究學者之間的合作交流,促進我國多學科交叉融合與大數據產業發展為宗旨,已經發展成為國內最有影響的大數據學術會議。

H. ccf是什麼

CCF:中國計算機學會抄
中國計算機學會,英文全稱為China Computer Federation,簡稱CCF,成立於1962年,是中國計算機科學與技術領域群眾性學術團體,屬一級學會,獨立法人單位,是中國科學技術協會的成員。

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