Couvre les meilleures pratiques et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture, les défis et les technologies comme Hadoop et Hive.
Explore la virtualisation des données dans le projet SmartDataLake, couvrant l'optimisation des requêtes, le niveau de stockage et les défis dans le traitement de données hétérogènes.
Couvre les progrès des systèmes d'analyse de données et le rôle de la co-conception matériel-logiciel dans l'amélioration des performances à l'ère post-Moore.
Présente une démo sur la virtualisation adaptative des données dans SmartDataLake, mettant l'accent sur l'assemblage de profils d'entreprise et l'exécution de requêtes de joint à travers les ensembles de données.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
