1.
Spark Conference Japan
開催にあたって
猿田浩輔 / Kousuke Saruta
(Apache Sparkコミッタ、NTTデータ)

2.
Spark Conference Japan開催の背景
 昨今の日本でのSpark熱の高まり
• MeetupなどでのSparkに関連したトークの増加
• 日本語による情報源も増えてきた
‐ 書籍
‐ 雑誌 / Web記事
‐ ブログ記事
• Sparkへの日本人コントリビュータの増加
• すでに商用運用している例も多数
 多くの人たちが手探りでSparkを活用したり、開発に貢献している段階
• 取り組みを発信したい
• 活用のヒントを得たい
• Sparkの開発に携わっている
そんなみなさまのための、Spark Conference Japan

3.
どのくらいの人がSparkに興味を持っているのか
• 70%の参加者が実際に利用中もしくは利用を検討している
• 12%の参加者はすでに本番環境で運用中
• うち6%は1年以上運用中
• 中には3年以上運用している方も

4.
利用されているコンポーネント
※ 重複選択可能
※ いずれかのコンポーネントを利用している方451名を対象
• 55%以上の方がSpark SQL / DataFrameを利用
• 用途の分かりやすいMLlibやSpark Streamingも40%近い方
から利用されている
(人)

5.
キーノート
Reynold Xin
Spark 2.0: What’s Next
須藤 武文
さくらインターネットが構築した、
Apache Sparkによる原価計算システム

6.
事例セッション
13:45 – 14:20 / C会場 / 車田 篤史, 堤 崇行
リクルートライフスタイルの考えるストリームデータの活かし方
〜AWS + Kafka + Spark Streaming〜
14:30 – 15:05 / C会場 / 須藤 武文
さくらインターネットが構築した
Apache Sparkによる原価計算システムの仕組みとその背景
15:15 – 15:50 / D会場 / 鈴木 由宇, 土橋 昌
SparkによるGISデータを題材とした時系列データ処理
16:00 – 16-35 / D会場 /加嵜 長門
Hive on Sparkを活用した高速データ分析

7.
テクニカルセッション
12:00 – 12:30 / C会場 / 猿田 浩輔
Apache Spark超入門(ランチセッション)
13:00 – 13:35 / C会場 / 草薙 昭彦
ストリーミングアーキテクチャ: StateからFlowへ
13:45 – 14:20 / D会場 / 石川 有
Spark Mllib Now and Beyond
15:15 – 15:50 / C会場 / Reynold Xin
Deep Dive into Project Tungsten
16:00 – 16:35 / C会場 / 石崎 一明
Exploiting GPUs in Spark

8.
Spark Conference Japan 2016 実行委員会
 石川 有 （リクルートテクノロジーズ）
 井上 ゆり （サイバーエージェント）
 梅川 真人 （MapR Technologies）
 川崎 達夫 （Cloudera Japan）
 神田 勝規 （サイバーエージェント）
 木林 正光 （Cloudera Japan）
 草薙 昭彦 （MapR Technologies）
 近藤 和成 （クリエーションライン）
 猿田 浩輔 （NTTデータ）
 下垣 徹 （NTTデータ）
 蒋 逸峰 （Hortonworks Japan）
 Ippei Suzuki （クリエーションライン）
 添田 健輔 （リクルートテクノロジーズ）
 土橋 昌 （NTTデータ）
 濱野 賢一朗 （NTTデータ）
 平林 良昭 （MapR Technologies）
 松倉 健志 （MapR Technologies）
 三原 茂 （MapR Technologies）
 師岡 一成 （ブレインパッド）
 安田 忠弘 （クリエーションライン）

9.
Enjoy
Spark Conference Japan 2016！