明晚（北京时间7月29日）20：30，继“ YARN or Mesos？Spark痛点探讨”、“ Mesos资源调度与管理的深入分享与交流”、及“ 主流SQL on Hadoop框架选择”之后，ImapBox Spark微信用户群邀请了王团结为大家分享Hadoop/Spark在七牛数据平台的实战。 王团结，七牛数据平台工程师，主要负责数据平台的设计研发工作。关注大数据处理，高性能系统服务，关注Hadoop、Flume、Kafka、Spark等离线、分布式计算技术。 嘉宾简介
作为一家提供存储服务的机构，七牛需要强大的数据平台来支撑其运营数据，其主要业务包括：第一，公司业务的基础运营数据，比如流量和存储信息；第二，运维需求信息提取，用以量化线上服务的体量质量；第三，为开发和技术支持工作提供信息支持，主要是日志的存储检索归档。
对于一家一直在摸索技术的公司来说，不停的挖坑和趟坑是不可能避免的情况，七牛数据平台架构的衍变同样伴随着这一历程。在平台打造之初，抱着“如此体量业务都可以支撑，何况业务产生的区区数据”的想法，对于数据的收集、存储和计算，七牛都自造车轮。然而，随着业务量的剧增，各种问题随之而来，而基于公司配备的人力和物理（机器）资源，自主研发数据平台显然得不偿失，为此团队开始拥抱Flume、Kafka、Hadoop、Spark等开源技术，倾力打造数据平台。
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