[讲义] 袁晓如：大数据时代可视化和可视分析的机遇与挑战

说明： 该文档来自2013中国大数据技术大会，北京大学“百人计划”研究员袁晓如在大数据技术论坛的演讲。袁晓如指出了可视化在大数据时代面临的挑战，并指出目前中国仍然缺乏大数据可视化方面的专家人才。
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[讲义] 夏俊鸾：Spark——基于内存的下一代大数据分析框架

说明： 该文档来自2013中国大数据技术大会，英特尔亚太研发有限公司大数据部门构架师夏俊鸾在大数据技术论坛的演讲。夏俊鸾重点对用户关于Spark常见的问题进行了解释和回答。
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[讲义] 王涛：基于Cloudera Impala的非关系型数据库SQL执行引擎

说明： 该文档来自2013中国大数据技术大会，巨杉数据库CTO王涛在大数据技术论坛的演讲。王涛对基于Cloudera Impala的非关系型数据库SQL执行引擎SequoiaSQL的架构、功能、性能指标等方面进行了介绍。
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[讲义] 王峰：阿里搜索实时流计算技术

说明： 该文档来自2013中国大数据技术大会，阿里搜索事业部高级技术专家王峰在大数据技术论坛的演讲。王峰介绍了一淘全网商品搜索系统架构，重点从基本概念、拓扑结构等方面解释了iSteam计算模型。
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[讲义] 刘诚忠：Running Cloudera Impala on PostgreSQL

说明： 该文档来自2013中国大数据技术大会，秒针技术经理讲师刘诚忠在大数据技术论坛的演讲。刘诚忠分享了选择Cloudera Impala作为Camaro开发基础的原因，详细介绍了Camaro的功能，并对其未来功能进行了展望。
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[讲义] 徐萌：中国移动大数据应用实践

说明： 在BDTC2013上，中国移动研究院专家、中国移动通信研究院云计算系统部大数据产品开发室技术经理徐萌发表了《中国移动大数据领域应用实践》主题演讲，她表示中移动移动互联网用户流量激增，手机数据化、宽带化趋势明显，亟需深挖大数据的价值。
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[讲义] 张晓：大数据存储与访问测试基准

说明： 西北工业大学副教授张晓介绍了海量大数据从产生到大变革和面对变革所要具备的存储和管理方法。他认为，大数据在产生、保存、访问时都对存储系统有较高的要求，这其中包括了高并发、高吞吐量的聚合访问带宽以及高可扩展性。
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[讲义] 钱卫宁：在线社交媒体分析型查询基准评测初探

说明： 钱卫宁从基准评测架构、数据生成、负载生成、度量定义等不同角度介绍了名为BSMA的在线社交媒体分析型查询基准评测，并展示、分析了社交媒体数据分析处理在时间线查询、社交网络查询等方面的挑战。
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[讲义] 陈跃国：SQL-on-Hadoop结构化大数据分析系统性能评测

说明： 陈跃国介绍了关系型结构大数据的概念以及特点，并阐述了TPC-DS基准对于实时大数据分析应用的局限性。近期，陈跃国进行了一次大规模的测试，利用人民大学的云平台，使用50台物理机，虚拟出了100个节点，并用使用TPC-DS生成不同规模的关系型数据，测试了开源大数据分析系统。
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[讲义] 詹剑锋：BigDataBench——Benchmarking Big Data Systems

说明： 詹剑锋与大家分享了面向系统和体系结构的大数据基准测试程序的经验。他认为，大数据依赖于内存访问，成本的问题很重要。关于TPC，他总结到，TPC现在一半是技术，一半是政治。詹剑锋作为项目发起人在6个月之前进行的Benchmarking，初衷是为了将各种各样的英文术语进行统一。
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[讲义] Raghu Nambiar：Industry Standard Benchmarks

说明： TPC联合*、Cisco高级工程师Raghu Nambiar具体介绍了合成式基准、应用式基准和产业基准。在谈到产业基准时，他认为，在过去20年里，产业基准起到了很大的作用。在制定行业的标准时，性能、持有成本和能源效率是成功的三大关键。
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[讲义] 周敏奇：CLIAIMS——集群感知的内存计算系统

说明： 该文档来自2013中国大数据技术大会，华东师范大学软件学院副教授周敏奇在大数据研究与发展论坛上的演讲。周敏奇分享了过去一年半时间开发CLAIMS的历程和感受。
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