今年4月，火山引擎在上海舉辦了春季 FORCE 原動力大會，正式提出了“數(shù)據(jù)飛輪”的數(shù)字化建設(shè)模式。

現(xiàn)如今，越來越多的企業(yè)也正圍繞數(shù)據(jù)進行深度的價值挖掘，用數(shù)據(jù)全方位地驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。如何讓數(shù)據(jù)“說話”，更好的幫助企業(yè)實現(xiàn)科學決策，并助力企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

9 月 16 日，火山引擎開發(fā)者社區(qū) Meetup 第 12 期暨超話數(shù)據(jù)專場邀請到了火山引擎數(shù)據(jù)平臺的 5 位專家，將從數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理、研發(fā)提效等角度，為大家?guī)砀韶浄窒?，幫你全面了解?shù)智化轉(zhuǎn)型背景下的火山引擎數(shù)據(jù)飛輪模式在數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)上的技術(shù)與實踐。現(xiàn)場更有火山引擎定制抱枕、馬克杯、充電寶、筆記本等超多精美禮品，線下參與才可領(lǐng)取哦，期待與大家現(xiàn)場面基！

? 時間：2023/9/16（周六）14:00-17:30

?? 形式：線下+線上直播

?? 地點：深圳市南山區(qū)高新南九道深圳灣創(chuàng)新科技中心2棟B座F6-31&32（科苑地鐵站C口步行340米）

精彩議程

《DataSail CDC 數(shù)據(jù)整庫實時入倉入湖實踐》 李延加｜火山引擎 DataSail 高級研發(fā)工程師

演講介紹：在線數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)導入到數(shù)倉分析的鏈路已經(jīng)存在多年，隨著近年來實時計算的發(fā)展，業(yè)務(wù)希望有延遲更低、運維更便捷、效率更高的 CDC 同步通道。本次分享主要介紹 DataSail 實現(xiàn) CDC 整庫實時同步的技術(shù)方案和業(yè)務(wù)實踐。

主要內(nèi)容：

1. CDC 數(shù)據(jù)同步對業(yè)務(wù)的價值
2. DataSail CDC 同步實現(xiàn)技術(shù)方案
3. 業(yè)務(wù)最佳實

聽眾受益：

1. 了解 DataSail 整庫實時同步背后的技術(shù)
2. 了解 DataSail 整庫實時同步產(chǎn)品的能力

《火山引擎 EMR 基于 Proton 的存算分離實踐 》吳志平｜火山引擎 EMR 研發(fā)工程師

演講介紹：基于對象存儲的存算分離架構(gòu)，在提升系統(tǒng)穩(wěn)定性，提高資源利用率，降低運維成本的同時，在大數(shù)據(jù)量分析場景下也面臨著一些核心挑戰(zhàn)：HDFS 與對象存儲之間的語義差異；存算分離之后帶來的較大性能損耗。

EMR團隊針對這些挑戰(zhàn)自研了 Proton 加速引擎，深度優(yōu)化對象存儲讀寫能力，與Hive/Spark/Trino 等計算引擎集成后，在不改變用戶使用習慣的前提條件下，可提供對象存儲數(shù)據(jù)集的透明加速服務(wù)。在離線場景下，其性能基本持平存算一體架構(gòu)。本次分享將介紹 Proton 技術(shù)能力和最佳實踐。

主要內(nèi)容：

1. 存算分離的挑戰(zhàn)以及解決方案
2. Proton 介紹以及原理分析
3. Proton 最佳實踐

聽眾受益：

1. 了解對象存儲和 HDFS 的差異
2. 了解 Proton 的基本能力以及實踐方式

《字節(jié)跳動基于 DataLeap 的 DataOps 實踐》黃虹｜火山引擎 DataLeap 產(chǎn)品經(jīng)理 

演講介紹：隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進以及業(yè)務(wù)數(shù)倉建設(shè)不斷完善，大數(shù)據(jù)開發(fā)體量及復(fù)雜性逐步上升，如何保證數(shù)據(jù)穩(wěn)定、正確、持續(xù)產(chǎn)出成為數(shù)據(jù)開發(fā)者核心訴求，也成為平臺建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)之一。本次分享主要介紹字節(jié)對于 DataOps 的理解 以及 DataOps 在內(nèi)部業(yè)務(wù)如何落地實踐。

主要內(nèi)容：

1. 字節(jié)數(shù)據(jù)研發(fā)面臨的挑戰(zhàn) 
2. 字節(jié) DataOps 定義
3. DataOps 產(chǎn)品化方案
4. 業(yè)務(wù)最佳實踐 
   

聽眾受益：

1. 了解 DataOps 理念
2. 了解 DataOps 在字節(jié)業(yè)務(wù)的最佳實踐

《基于 ByteHouse 引擎的增強型數(shù)據(jù)導入技術(shù)實踐》孔柏林｜火山引擎 ByteHouse 產(chǎn)品經(jīng)理

演講介紹：ByteHouse 基于自研 HaMergeTree ，構(gòu)建增強型物化 MySQL、HaKafka引擎，實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速集成，加速業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析性能與效率，本次 talk 主要介紹物化MySQL 與 HaKafka 數(shù)據(jù)導入方案和業(yè)務(wù)實踐。

主要內(nèi)容：

1.  ByteHouse 數(shù)據(jù)庫架構(gòu)演進
2. 增強 HaKafka 引擎實現(xiàn)方案
3. 增強 MaterializedMySQL 實現(xiàn)方案
4. 案例實踐與未來展

聽眾受益：

1. 了解 Bytehouse 基于引擎層數(shù)據(jù)導入能力
2. MaterializedMySQL 和 HaKafka 在業(yè)務(wù)中的實踐

《湖倉一體加速引擎 Bolt 及在 LAS 的應(yīng)用實踐》楊嘉義｜火山引擎 LAS 資深技術(shù)專家

演講介紹：Spark、Presto 等引擎原Java執(zhí)行的性能優(yōu)化進入瓶頸期，而基于向量化和編譯優(yōu)化的 native 引擎，可獲兩倍性能加速比，降低資源成本。Bolt 已經(jīng)在字節(jié)跳動內(nèi)部SparkSQL、Presto 大規(guī)模上線，加速效果顯著，其特色有：面向多場景統(tǒng)一加速、端到端向量化執(zhí)行。本次分享將介紹 Bolt 的意義、架構(gòu)和在 LAS 的應(yīng)用實踐。

主要內(nèi)容：

1. Bolt 的背景和意義
2. Bolt 的架構(gòu)設(shè)計
3. Bolt 的核心特色
4. Bolt 在湖倉一體產(chǎn)品LAS的實

聽眾受益：

1. 了解基于向量化和編譯優(yōu)化的 Bolt 加速引擎
2. 了解 Bolt 在湖倉一體產(chǎn)品 LAS 的應(yīng)用

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