Apache Hadoop、およびApache Sparkに関するイベント「Hadoop Conference Japan 2016」「 Spark Conference Japan 2016」が2月8日（月）に東京、品川区のきゅりあん で開催される。参加費は無料で、事前にイベントサイト にて参加登録が必要。
開催を前に、プログラムの内容も明らかになってきた。キーノートはHadoop、Sparkの両Conference共通で、日本のHadoopコミッタ、Sparkコミッタ、そして海外からのゲスト講演者等が登壇し、Hadoop / Sparkの現状と展望について語る。
昼食時には恒例となったライトニングトーク、およびSparkコミッタの猿田氏によるSparkの入門講座が用意されている。午後のSpark Conferenceセッションを聞くための予習にも最適。
午後は4つのトラックに分かれ、より技術的に突っ込んだ各45分のセッションが5本も用意される濃密なスケジュール。テーマを決めて参加したい。午後の講演の1本、DatabricksのReynold Xin氏のセッションでは、Sparkの最新バージョンや高速化プロジェクトのTungstenについて、世界に先駆けて最新情報が披露されるとのこと。
このほか、17時からは懇親会＋ライトニングトークが予定されている（参加費2,000円） 。
「Hadoop / Spark Conference Japan 2016」プログラム概要は以下の通り。
キーノート
10:00～
ご挨拶、Hadoopを取り巻く環境2016 （ 日本Hadoopユーザー会, NTTデータ）Hadoopの現在と未来 （Hadoopコミッタ） 、小沢 健史（Hadoopコミッタ）Yahoo! JAPANのデータプラットフォームの全体像と未来 （ヤフー）Hadoopのストレージの現状と展望 （Cloudera）Spark Conference Japanの開催にあたって （Apache Sparkコミッタ）Spark 2.0: What's Next （Databricks）さくらインターネットが構築した、Apache Sparkによる原価計算システム （さくらインターネット）
A会場
B会場
C会場
D会場
ランチ会場 ランチ会場 ランチ会場 Apache Spark 超入門 （NTTデータ） －
13:00～13:45
データドリブン企業における、Hadoop基盤とETL ～niconicoでの実践例～ （Cloudera）（ドワンゴ） YARN: Resource Manager for Analytic Platform 小沢 健史（NTT） ストリーミングアーキテクチャ: State から Flow へ （MapR Technologies） 次世代アーキテクチャから見たHadoop/Sparkの位置づけ ～特にRDMA・NVMを軸としたときの分散並列処理の観点から （ノーチラステクノロジーズ）
13:45～14:30
On-Premises Hadoopクラスタ構築の苦労体験と運用ノウハウ （SoftBank） KuduによるHadoopのトランザクションアクセスと分析パフォーマンスのトレードオフ解消 （Cloudera） リクルートライフスタイルの考えるストリームデータの活かし方 ～AWS + Kafka + Spark Streaming～ （リクルートライフスタイル）（NTTデータ） ビッグデータ可視化の性能を徹底検証 ～SparkSQL、Hive on Tez、Hive LLAPを用いた既存RDBデータ処理の特徴～ （NEC）（Hortonworks）
14:30～15:15
顧客事例から学んだ、エンタープライズでの"マジな"Hadoop導入の勘所 （日本オラクル） 今あらためて考えるHive ～ユースケースの広がりにより顕在化した課題と対応～ （NTTデータ） さくらインターネットが構築した、Apache Sparkによる原価計算システムの仕組みとその背景 （さくらインターネット） Spark MLlib Now and Beyond （リクルートテクノロジーズ）
15:15～16:00
基幹業務もHadoopで!! ～ローソンにおける店舗発注業務へのHadoop + Hive導入と、 その取り組みについて～ （フューチャーアーキテクト） Hiveを高速化するLLAP （ヤフー） Deep Dive into Project Tungsten （Databricks） SparkによるGISデータを題材とした時系列データ処理 （IHI）（NTTデータ）
16:00～16:45
Maintainable Cloud Architecture of Hadoop （Treasure Data） Hadoop Security Recap: -セキュリティ関連の概要/近況のおさらいとLDAP/AD, Kerberos, Apache Ranger （Hortonworks） Exploiting GPUs in Spark （IBM Research） Hive on Sparkを活用した高速データ分析 （ DMM.comラボ）
懇親会・ライトニングトーク （ 17:00-19:00）
