中国 HBase 技术社区第三届MeetUp杭州站报名

HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。那么我们如何熟练掌握HBase技术并落地应用呢?


2018年9月1号,由中国HBase技术社区、阿里云、DataFun社区主办的中国HBase技术社区 Meetup将来到杭州,届时来自阿里云、网易、挖财等公司的HBase技术专家们,将为大家分享HBase的应用实践。

主办方:中国HBase技术社区、阿里云、DataFun社区

视频支持:IT大咖说

时间:2018.09.01,13:00-18:00

地点:杭州市余杭区文一西路969号阿里巴巴西溪园区7-2-22-S白云山庄(公共区)

报名链接:(点击下面 阅读原文 即可免费报名)

http://www.huodongxing.com/event/2453543734200


议程安排:

时间

议程安排

13:00-14:00

签到

14:00-14:10

主持人开场

14:10-15:00

HBase在风控系统的应用和高可用实践

---郭冬冬 挖财数据平台 高级技术专家 

15:20-16:10

网易HBase实践

---范欣欣 网易杭州研究院 技术专家

16:30-17:20

云上HBase冷热分离实践

---郭泽晖 阿里云 技术专家

17:20-18:00

自由交流时间

 

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郭冬冬 挖财数据平台 高级技术专家

嘉宾介绍郭冬冬,挖财数据平台高级技术专家。硕士毕业于中科院,曾就职于同花顺,目前就职于挖财数据研发部,负责挖财大数据平台建设。开源社区爱好者,热衷于分布式爬虫,分布式数据库,大数据计算等技术。

分享主题: HBase在风控系统的应用和高可用实践

内容概要:为什么引入HBase,HBase在风控体系中的位置;HBase+Phoenix使用过程中碰到的问题(可用性);服务高可用经验。


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 范欣欣 网易杭州研究院 技术专家

嘉宾介绍:范欣欣,网易杭州研究院技术专家,就职于网易研究院后台技术中心数据库技术组,专注于HBase的开发运维,热衷于MySQL等相关数据库技术。

分享主题:网易HBase实践

内容概要

1. 网易HBase使用概况;

2. 网易HBase业务场景介绍;

3. HBase RIT解决方案;

4. HBase RIT案例介绍。


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 郭泽晖 阿里云 技术专家

嘉宾介绍:郭泽晖,阿里云技术专家,HBase contributor,负责云HBase平台设计&开发。

分享主题:云上HBase冷热分离实践

内容概要

1. 介绍云上冷热分离实践方案以及和线下机房实践方案的对比;

2. 阿里云HBase冷热分离实践方案;

3. 技术上一些优化点。


主办方介绍:

中国HBase技术社区:为了让众多HBase相关从业人员及爱好者有一个自由交流HBase相关技术的社区,由阿里巴巴、小米、网易、滴滴、知乎等公司的HBase技术研究人员共同发起了组建:中国HBase技术社区(Chinese HBase Technical Community 简称CHTC)。

我们非常欢迎对HBase有技术激情的同学一起加入探讨HBase技术,同时诚邀广大HBase技术爱好者加入。大家在工作学习遇到HBase技术问题,可以把问题发布到中国HBase技术社区论坛http://hbase.group,欢迎大家论坛上面提问留言讨论。想了解更多HBase技术,关注HBase技术社区公众号(微信号:hbasegroup),邀请进社区的讨论群。

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阿里云(www.aliyun.com)创立于2009年,是全球领先的云计算及人工智能科技公司,为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。2017年1月阿里云成为奥运会全球指定云服务商。2017年8月阿里巴巴财报数据显示,阿里云付费云计算用户超过100万。阿里云致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云在全球18个地域开放了49个可用区(了解全球基础设施),为全球数十亿用户提供可靠的计算支持。此外,阿里云为全球客户部署200多个飞天数据中心,通过底层统一的飞天操作系统,为客户提供全球独有的混合云体验。

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DataFunTalk是一家专注于大数据、人工智能技术主题的社区,主要形式以组织线下的技术沙龙活动为主、线上运营为辅。希望将行业内资深从业者拉到大家面前,和大家进行一对一的面对面交流,促进同行间的沟通交流,推动大数据、人工智能技术在不同场景下的交流融合、共同进步。DataFun的愿景是:为大数据、人工智能从业者和爱好者打造一个公益免费的分享、交流、学习、成长的平台。

DataFun社区2017年底成立至今,已经成功举办20余场线下技术沙龙,有超过60位业内资深从业者参与分享,聚集了数千大数据、算法相关领域成员,覆盖北京、深圳、上海等一线城市,2018年底将覆盖广州、杭州、成都、武汉等城市。

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视频支持:

 

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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