活动介绍

Elastic Meetup 由 Elastic 中文社区(https://elasticsearch.cn/) 每年定期举办的线下交流活动，主要围绕 Elastic 的开源产品（Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats）及周边技术，探讨在搜索、数据实时分析、日志分析、安全等领域的实践与应用。

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活动日程(以活动现场为准)

时间 演讲嘉宾 主题
13:30 周金阳 基于 ElasticSearch 构建个性化推荐和高级搜索
14:10 亢伟楠 elasticsearch 在58集团信息安全部的应用
15:05 邢天宇 58到家搜索服务化实践和演进
15:45 霍晨 Waterdrop：构建在Spark之上的简单高效数据处理系统
16:40 王鹏 elasticsearch在百度aladdin日志系统的应用

嘉宾介绍(排名不分先后)

周金阳

周金阳

果壳网/在行 算法工程师
2015年硕士毕业，随后加入果壳网平台组，任算法工程师。
维护和构建搜索排序/个性化推荐/anti-spam。
也有一些其他的机器学习和深度学习相关的实验项目。
亢伟楠

亢伟楠

亢伟楠，58集团 信息安全部 资深工程师， JVM 专家。
负责58集团信息安全中台中的核心系统猎人平台的建设，见证了58风控从系统到平台，再到中台的升级。
对低延迟、高并发、分布式、调用链跟踪、JVM架构等多个领域有深入研究以及实践经验。
邢天宇

邢天宇

北京五八到家信息技术有限公司
2017年毕业后就职于58到家，担任后端服务部Java工程师，负责公司的搜索服务，日志收集等项目
霍晨

霍晨

新浪网数据分析平台数据研发工程师，先后从事Elasticsearch、Spark相关运维开发工作。
目前主要负责数据分析平台ETL工具以及数据平台开发。
王鹏

王鹏

百度研发工程师，自学校毕业以来就加入百度aladdin搜索团队，至今有三年半，主要从事数据建库，索引存储和数据对外开放等工作。
当然我们有自己的检索系统，思路跟ES也有很多相似之处，17年10月份开始接触ES。

演讲主题介绍

周金阳

周金阳

果壳网/在行 算法工程师
基于 ElasticSearch 构建个性化推荐和高级搜索
使用 ES 来构建一个简易却行之有效的个性化推荐系统，以及一些高级搜索排序的实践。
搜索排序主要是分享一些机器学习工具与 ES 配合的实践心得。
亢伟楠

亢伟楠

58集团 资深开发工程师
elasticsearch 在58集团信息安全部的应用
全面介绍 ELK Stack 在58集团信息安全部的落地，升级，优化以及应用。
包括如下等方面：接入背景，存储选型，性能挑战，master node以及data node优化，安全实践，高吞吐量以及低延迟搜索优化；kibana 的落地，本地化使其更方便产品、运营使用。
邢天宇

邢天宇

北京五八到家信息技术有限公司 java工程师
58到家搜索服务化实践和演进
介绍58到家搜索服务体系的构建和普及，elasticsearch在到家中的各种应用以及优化等等。
霍晨

霍晨

新浪网,大数据研发工程师
Waterdrop：构建在Spark之上的简单高效数据处理系统
大数据时代，随着Spark等工具的出现，数据处理能力在逐渐提升。
但是Spark本身的开发和运维具有一定的成本，为此我们开源了Waterdrop，通过配置文件的形式配置Spark任务，企图降低Spark的使用门槛，减小开发和运维成本
- 什么是waterdrop
- Waterdrop架构介绍
- Waterdrop VS Spark
- Waterdrop VS Logstash
- Waterdrop的优势
- Waterdrop使用场景
- Roadmap
王鹏

王鹏

百度,研发工程师
elasticsearch在百度aladdin日志系统的应用
背景：aladdin建库问题相关的case追查，日志统计分析，问题需要解决。
方案：使用ES（es版本： 6.0.0）做存储和检索系统，日志以json格式，抽取重要字段建索引，每天一个index，index名字包含时间后缀，保存三天内的数据；建库10个模块，每天有100亿条记录，20T左右数据；使用20个容器做集群。
效果：毫秒级返回查询结果，利用kibana实时分析建库情况，同时能方便按需提供数据给业务方。

主办方

elastic中文社区
联想

协办方

IT大咖说
阿里云
开源中国
掘金
云栖社区

活动地址

北京市海淀区上地西路6号，联想研究院圆楼三层报告厅

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