為什麼說，大資料是從流式計算開始切入的？
大資料說了很多年，我說雷聲大，雨點小，這您同意嗎？
為什麼？
關鍵在創造的價值，如果僅僅是輔助決策，效果難以顯現，如何才能夠立竿見影？從技術上，對應的就是流式計算，因為它對應的是業務，能夠帶來收入的應用。
什麼是流式大資料？有哪些應用？現在就讓我們一起回顧下流計算平臺的發展歷史，以及如何在企業中運用。
流計算在蘇寧的前世今生
課程簡介：1. 流計算平臺的發展歷程
2014年到現在4年多的發展歷程，經歷storm->spark streaming->flink的轉變，目前在轉變中。
2. storm及spark streaming的缺點&我們為什麼選擇flink？
（1）兼顧吞吐量和延時；（2）高效的狀態管理；（3）Exactly-Once的保證；（4）Event-Time
3. 關於flink，我們做了哪些工作？
（1）平臺層功能豐富：sql語法豐富（distinct，流表join)，運算元自動擴縮容，connector(mysql, hbase，kafka1.0)，sink降速；（2）工具層：統一日誌收集及展示、統一監控管理平臺（平臺層&業務層）；（3）服務層：Dlink 一站式開發平臺。
4. 未來展望
資料整合 && 機器學習 && CEP 等
講師介紹：蘇寧易購IT總部大資料平臺高階技術經理陳豐，負責蘇寧易購集團大資料流計算平臺建設，包括Storm、SparkStreaming、Flink等元件，經歷了流計算從元件化到平臺服務化到智慧化的發展過程。對大資料開源框架有較為豐富的經驗，在分散式計算架構設計和系統優化方面有自己的思考和領悟。
流式大資料和即時互動式分析技術
課程簡介：大資料技術逐漸變成企業的標配，漫長的等待資料分析結果已經不合時宜，延遲更低的流式大資料處理技術，即時分析變得越來越重要。在本論壇將給大家帶來行業中領先的流式大資料，即時互動式分析技術的相關分享。
講師介紹：TalkingData研發副總裁閻志濤，現任TalkingData研發副總裁，領導研發了公司的資料管理平臺(DMP)、資料觀象臺等產品，並且負責公司大資料計算平臺的研發。目前專注於構建一個融合多種計算模型，支援機器學習和資料探勘的大資料計算平臺。關注Spark、Hadoop、HBase、MongoDB等技術。超過15年的IT領域從業經驗，一直從事大規模分散式計算系統、中介軟體、BI等相關工作。
流式計算在內容資訊推薦服務的應用
課程簡介：流式計算一直是近年來赤手可熱的專業技術話題，內容資訊也是網際網路發展近20年來一致持續受資本青睞的創業方向，本期內容主要是向大家介紹流式計算在內容資訊推薦方面的應用，給大家介紹當前主流資訊推薦服務流程，介紹其中使用者畫像的實時更新，這個也正是流式計算的典型應用。
講師介紹：中東新媒體首席架構師王成光，曾先後在百麗電商優購、搜狐、網易、一點資訊任職架構師、技術專家等職位，一直從事搜尋、資料探勘和個性化推薦的設計、研發工作，曾多次從零構建完整的搜尋和推薦系統，曾開源輕量級分散式實時計算框架light_drtc，並於2016年出版《分散式實時計算框架原理及實踐案例》。
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