IBM软件 2014 年 9 月 大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践 2 大数据集成与 Hadoop 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进 大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减成本、增加 收益，而且还能树立竞争优势。Hadoop是一个开源软件项目， 支持在多个商业服务器群集间分散处理和存储大型数据集， （用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为 MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解 决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些 问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率 (ROI)。 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和 分析大数据方面实现了范式转变。无论是要更深入的分析，还是 收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种 不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项 目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成 解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持 Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发 精力用于数据集成，只有20%的精力投入 到数据分析中。”

Mac 和 PC 最终完美结合。 由备受肯定的虚拟桌面领导者推出的 VMware Fusion，是在 Mac 上运行 Windows 应用程序的最佳 无缝产品。VMware Fusion 将 Mac 用户所期盼的清 爽直观界面与数百万当今用户所信赖的虚拟化平 台相结合。 凭借 VMware Fusion，您可以从 Dock 启动各个 Windows 应用程序，还可以使用 Exposé 在 Windows 2.0 设备。 概 览 VMware Fusion™ 是在您的 Mac 上运行 Windows 应用程 序的最佳无缝产品 优 势 • 无需重新启动即可在 Mac 上运行您喜欢的 PC 应用 程序 • 在 Mac 和 PC 之间轻松共享数据 • 体验专为无缝集成 Mac OS X 设计的直观用户界面 • 获得快速可靠的性能，拥有近十年的开发背景并深受 数百万用户信赖 谁说您无法拥有一切？ Mac 的环境构建， VMware Fusion 为您提供了多项独有的功能，例如可定制的 工具栏，能轻松管理虚拟机产品包及其他。 只有 VMware Fusion 才能让您实现： • 通过最佳的无缝直观界面，结合 Mac 和 PC 上的应用程序 及数据，实现在两个平台之间的切换。将各个 Windows 应 用程序最小化至 Dock 中，使用 Exposé 在 Windows 和 Mac 应用程序之间进行切换，查找并即时启动任一

2011 年 1 月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 1 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 引言 许多垂 作为示例，但这里的策略同样适用于其他分 布式存储机制。本文中介绍了各种访问方法，还通过一个具体示例说明了其中一 种访问方法的实现。 2 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 外部 Hadoop 数据的访问方法 要从 Oracle 数据库里访问某个文件系统中的外部文件或外部数据，最简单的方法莫过于使用 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 图 2. 利用表函数进行并行处理 由于表函数可以并行运行，Hadoop 流作业也可以不同程度地并行运行，并且后者不受 Oracle 查询协调器的控制，这种情况下，队列能提供负载平衡。 4 Oracle 白皮书 — 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据

1 2022年12月 机器学习-集成学习 黄海广 副教授 2 本章目录 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 3 1.集成学习方法概述 01 集成学习方法概述 02 AdaBoost和GBDT算法 03 XGBoost 04 LightGBM 4 Bagging 结果进行综合产生最终的预测结果： 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 最终 预测 结果 测试 数据 5 Boosting 训练过程为阶梯状，基模型 按次序一一进行训练（实现 上可以做到并行），基模型 的训练集按照某种策略每次 都进行一定的转化。对所有 基模型预测的结果进行线性 综合产生最终的预测结果。 集成学习 模型n 最终 最终 预测 结果 模型2 预测n …… 预测1 预测2 转化 模型1 模型3 转化 转化 训练 数据 测试 数据 6 集成学习 模型n …… 模型1 模型2 预测n …… 预测1 预测2 训练 数据 第二 层数 据 Stacking 最终 预测 结果 Stacking 将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训

© 2015 The MathWorks, Inc. MATLAB与Spark/Hadoop相集成：实现大 数据的处理和价值挖 马文辉 2 内容 ▪ 大数据及其带来的挑战 ▪ MATLAB大数据处理 ➢ tall数组 ➢ 并行与分布式计算 ▪ MATLAB与Spark/Hadoop集成 ➢ MATLAB访问HDFS(Hadoop分布式文件系统） ➢ 在Spark/Hadoop集群上运行MATLAB代码 Computing Toolbox) ▪ MATLAB集群之上的分布式计算 (MDCS, MATLAB Distributed Computing Server) 9 MATLAB与Spark/Hadoop集成 MDCS 10 Hadoop Hadoop是跨计算机集群的分布式大数据处理平台，由两部分组成： • YARN (Yet Another Resource Negotiator) – 资源调度模型，实现数据跨节点的最小移动

，依赖项更新 PR，即使它们在间接依赖项中包含主要版本 更新，也应该自动合并。 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 试验 数据产品思维重视将数据消费者视为客户，确保他们在数据价值链中的无缝体验。这包括易用的数据发现、理 解、信任、访问和消费。“产品思维”不是一个新概念，过去我们在运维中施用了这一概念，建立了运维产品和 微服务。它伴随着构建长期的跨功能的团队在组织中拥有并分享他们的数据，通过结合数据和产品思维，我们 live 试验 DataOps.live 是一个自动化 Snowflake 环境的数据平台。受 DevOps 实践启发，DataOps.live 可以像在其他网 络平台一样在数据平台中实施持续集成和持续交付（CI/CD），自动化测试，可观测性和代码管理。我们的团队 正在用它来管理数据产品的全生命周期，包括代码和数据的开发、分支、部署。通过它的自动化环境管理，能 够轻易建立、修改、自动销毁 Studio，一个旨在快速探索和原型生成 AI 模型的控制台；以及 Vertex AI Extensions，提 供完全托管的开发人员工具，通过 API 连接 AI 模型和实时数据或操作。 该平台已经发展到提供 GenAI 模型和 集成支持，我们非常期待能更广泛地使用它。 28. Immuta 试验 自从我们上次介绍了 Immuta 以来，我们的团队在使用这个数据安全平台方面已经积累了丰富的经验。它的亮 点包括能够将订阅和

............................................. 19 Alibaba Cloud MaxCompute 解决方案 3 4.2.4 数据集成及工作流作业迁移........................................................................................... 2.1.4 阿里云大数据与 Hadoop 生态的产品映射 基于借助该大数据架构，对 Hadoop 及开源生态组件与阿里云大数据生态产品进行了对比 映射（仅作为对功能定位的映射，不代表对应组件可无缝迁移），以便读者对相关服务的迁移至 阿里云大数据产品服务有更好的理解。 组件分类 Hadoop 开源组件 阿里云产品/产品组件 数据存储 HDFS 文件系统 对象存储 MaxCompute Notebook 组件 EMR Notebook 组件 数据作业编排 Oozie/Azkaban/Airflow Sqooq Dataworks Studio 组件 Dataworks 数据集成组件 2.2 MaxCompute 特性介绍 MaxCompute 是阿里云提供高效能、低成本，完全托管的“EB 级”大数据计算服务，利用 MaxCompute 可以构建敏捷、高效的企业数据管理平台。

、稳定的体验，支持异构云、边 缘云和多云编排。 DCE 5.0 集成了最新的服务网格和微服务技术，能够跟踪每 一个流量的生发始终， 帮助您洞察集群、节点、应用和服务的详细指标，并通 过动态仪表盘和拓扑大图可视化掌握应用健康状态。 DCE 5.0 原生支持 DevOps 开发运维模式，可以实现应用交付的全流程标准化 和自动化，并集成各类精选数据库和中间件，使运维治理更加高效。各个产品 模块独立解 涉及的模块：全局管理、容器管理、云原生网络、云原生存储 应用交付 通过一致性可推广的应用交付流程实现自助式上云，支持柔性租户体系，动态适配用 户组织架构规划和实时资源分配，基于云原生化的 CI/CD 流水线，集成丰富的工具链 并支持流水线高效并发执行流转，自动化完成应用的构建、部署，创新性引入 Gitops、渐进式交付能力体系，实现应用更精细的管理运维。 涉及的模块：全局管理、容器管理、应用工作台、云原生网络、云原生存储、镜像仓 中间件 RMQ, Kafka, ES, Kafka, MinIO, MySQL, Redis, PG, MongoDB 镜像仓库 基于 Harbor, Docker Hub 构建的镜像集成和托管服务 网络 多 CNI 融合方案 存储 容器化存储综合方案 容器管理 容器管理是基于 Kubernetes 开源技术构建的面向云原生应用的容器管理平台， 基于原生多集群架构

的设计和实现都在社区中进行，接受社区所有人的 Review。 和Hadoop生态的互操作性 Ozone 可以被 Hadoop 生态中的应用，如 Apache Hive、Apache Spark 和 Mapreduce 无缝对接。Ozone 支持 Hadoop Compatible FileSystem API (aka OzoneFS)。通过 OzoneFS， Hive，Spark 等应用不需要做任何修改，就可以运行在 注微信公众号：iteblog_hadoop 和Hadoop 生态的结合 Ozone 同时支持 Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 集群，能够和运行其上的Hive，Spark 等应用无缝集成。 结束语 Apache Ozone 是一个开发迭代非常活跃的社区，在 2018 年发布了版本 0.2.1 和 0.3.0，支持 OzoneFS, YARN, HIVE and Spark on