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。”

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

概述 本章内容提要 ● Hadoop 的组件 ● HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper 和 Hive 的角色 ● Hadoop 与其他系统的集成 ● 数据集成与 Hadoop Hadoop 是一种用于管理大数据的基本工具。这种工具满足了企 业在大型数据库(在 Hadoop 中亦称为数据湖)管理方面日益增长的 需求。当涉及数据时，企业中最大的需求便是可扩展能力。科技和 组件，它能通过共享层次名 称空间的数据寄存器(称为 znode)，使得分布式进程相互协调工作。 每个 znode 都由一个路径来标识，路径元素由斜杠(/)分隔。 还有其他一些系统能与 Hadoop 进行集成并从其基础架构中受 益。虽然 Hadoop 并不被认为是一种关系型数据库管理系统 (RDBMS)，但其仍能与 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等系统一起 工作。这些系统都已经开发了用于对接 的设计针对批处理做了优化，它提供高吞吐量的数据访 问，而非低延迟的数据访问。运行在 HDFS 上的应用程序有着大型 数据集。在 HDFS 中一个典型的文件大小可以达到数百 GB 或更大， 所以 HDFS 显然支持大文件。它提供高效集成数据带宽，并且单个 群集可以扩展至数百节点。 Hadoop 是一个单一功能的分布式系统，为了并行读取数据集并 提供更高的吞吐量，它与群集中的机器进行直接交互。可将 Hadoop 想象为一个动力车间，它让单个

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 All Rights Reserved. 21 问控制（ABAC） 允许我们将标签关联到数据源；如果用户与相同的标签关联，就会获得访问权限。通过利用 Immuta 和 Snowflake 的集成，我们已经能够以自助方式自动授权对数据产品或数据集的访问。当“用户”请 求访问数据产品或数据集时，一旦获得批准，数据产品标签将被关联到“用户”作为属性。由于“用户”的属 性与数据源上的标签匹配，因此根据

...................................................................................... 14 与您的基础架构集成...................................................................................... 20 依赖经过客户验证的解决方案 驱动程序 高级内存管理 � 能够回收不再使用的内存，消除重复内存页 � 不能回收不再使用的物理内存 高级存储管理 � VMware vStorage VMFS � 缺少集成的群集文件系统 高 I/O 扩展性 � 直接驱动程序模型 � 宿主操作系统中存在 I/O 瓶颈 主机资源管理 � 网络通信调整，存储 I/O 优先级， 按虚拟机的资源共享 是第一家也是唯一一家引入这个开放安全框架的供应商，实现了该框架与其虚拟化平台的全 面集成。 • 从所有主要安全供应商的最佳安全解决方案中甄选而出，与包括 VMware vMotion、VMware Storage vMotion、VMware DRS 和 VMware HA 在内的 VMware Infrastructure 功能完全集成。 • 获得对虚拟机资源的精确可见性，能够监视系统执行的每个方面。

. . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 OPENSHIFT 镜 镜像 像 REGISTRY 概述 概述 1.1. OPENSHIFT 镜像 REGISTRY 常用术语表 1.2. 集成的 OPENSHIFT 镜像 REGISTRY 1.3. 第三方 REGISTRY 1.4. RED HAT QUAY REGISTRIES 1.5. 启用了身份验证的红帽 REGISTRY 第 2 第 1 章 OPENSHIFT 镜像 REGISTRY 概述 OpenShift Container Platform可以使用您的源代码构建镜像，并进行部署及管理其生命周期。它提供了 一个内部集成的容器镜像 registry，它可以部署到 OpenShift Container Platform 环境中，以便本地管理 镜像。此概述包含 OpenShift Container Platform up） ） 增加副本数量。 service 服务在一组 pod 上公开正在运行的应用程序。 第 第 1 章 章 OPENSHIFT 镜 镜像 像 REGISTRY 概述 概述 3 1.2. 集成的 OPENSHIFT 镜像 REGISTRY OpenShift Container Platform 提供了一个内建的镜像 registry，它作为一个标准的工作负载在集群中运 行。这个 registry

部署 Jmeter Xray Ansible 测试平台 分 析 与 度 量 基础设施 开发环境 SIT环境 UAT环境 生产环境 战略目标 效率 质量 成本 安全 配置管理 落地实践 持续集成 内建质量 部署与发布管理 度量与反馈 工具平台建设-流水线过程 工具平台建设-综合门户 Jira Confluence Jenkins 测试平台 Maven Junit Sonar Qube 户 Pipeline 系统信息 代码管理 制品库 交付流水线 需求管理 版本管理 环境管理 ... ... ⚫ 流水线可视化配置； ⚫ 从系统维度对各个服务的流水线进行集成和串联； ⚫ 对流水线集成的工具统一管理配置，提供自助服务。 ⚫ 从应用视角整合工具链功能，提供统一的入口和平 台。 工具平台建设-可视化流水线配置 ⚫ 通过可视化的方式简化定义每个系统、每 个服务自己流水线的过程，提供更加灵活 检查任务状态是否正确 ⚫ 提交人与经办人信息 检查任务的经办人是否与代码提交人一致 Server hooks 工具集成-代码提交检查 配置管理-版本变更标准化 工具集成-代码提交检查 配置管理-单一可信数据源 试点项目实践-持续集成 频繁集成 ⚫ 每次代码提交触发完整 流水线过程 ⚫ 集成规则 01 自动化验证 ⚫ 单元测试 ⚫ 代码静态扫描 ⚫ 部署 ⚫ 自动化测试 02 第一时间修复