互联网常用场景下的大数据架构解析
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互联网的许多典型应用都是以大数据为基础的，例如搜索、广告、预测及推荐。然而，根据产品的功能特点和性能要求，数据的结构属性和数量级别，以及算法的逻辑结构和复杂程度，在不同场景下，所需要采用的系统架构会有显著差异。此次分享会从实践经验出发，介绍及解析在这些互联网常用场景下所采用的大数据系统架构；在它们之间进行横向对比以加深理解不同系统架构设计的原因；点评一些开源的大数据系统在不同应用场景下的优劣表现；并从目前大数据行业所面临的一些挑战出发，展望大数据应用及架构未来的发展方向。
MediaV 首席技术官
美国卡耐基梅隆大学计算机科学博士、娱乐技术硕士，清华大学计算机科学与技术学士。2005年加入Google，先后在Google纽约、硅谷总部、北京分部工作，历任工程师、高级工程师、主任工程师、技术总监，领导主持了移动搜索、谷歌音乐及Android服务的研发。
2010年加入MediaV任CTO，负责技术和产品，设计并主持开发了Ambition广告投放实时竞价及决策引擎；构建了具有处理PB级数据能力的计算框架；领导推出了聚效广告平台、聚合分析、以及聚品广告解决方案三大产品，形成较完整的广告产品体系。
由于其技术口碑获得资本市场及上市公司青睐，MediaV于2013年底分拆后，胡宁带领的专注精准广告技术研发和平台运营的聚效广告（MV AD）获奇虎360战略投资控股。