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

马全一 Meaglith Ma 微博：@马全一 Twi7er：@genedna Github：h7ps://github.com/genedna Dxxkor – “He Who Must Not Be Named” DevOps Next Movement -­‐ ContainerOps Project Not Born Wharf – Not Just Dxxkor Hub Enterprise Open Source Replace h7ps://github.com/dockercn/wharf Support dxxker registry API v1 and v2 at the

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

生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source LLMs for coding 在工具领域可能带来的变革，并且我们看到了在编码之外的辅助领域中工具和能力的爆炸式增 RFCs 方法 试验 3. 具有可访问性意识的组件测试设计 4. 攻击路径分析 5. 自动合并依赖项更新 PR 6. 针对 FAIR 数据的数据产品思维 7. OIDC for GitHub Actions 8. 使用 Terraform 创建监控和告警 9. ReAct 提示工程 10. 检索增强生成 11. 基于风险的故障建模 12. 大语言模型半结构化自然语言输入 13 cdk-nag 49. Checkov 50. Chromatic 51. Cilium 52. 云服务的碳足迹 53. 容器结构测试 54. Devbox 55. DX DevEx 360 56. GitHub Copilot 57. Insomnia 58. IntelliJ HTTP 客户端插件 59. KEDA 60. Kubeconform 61. mob 62. MobSF 63. Mocks

7.2. 配置 KEYSTONE 身份提供程序 7.3. 配置 LDAP 身份提供程序 7.4. 配置基本身份验证身份提供程序 7.5. 配置请求标头身份提供程序 7.6. 配置 GITHUB 或 GITHUB ENTERPRISE 身份提供程序 7.7. 配置 GITLAB 身份提供程序 7.8. 配置 GOOGLE 身份提供程序 7.9. 配置 OPENID CONNECT 身份提供程序 身份提供程序，针对使用 htpasswd 生成的文件验证用户名和密码。 Keystone 配置 keystone 身份提供程序，将 OpenShift Container Platform 集群与 Keystone 集成 以启用共享身份验证，用配置的 OpenStack Keystone v3 服务器将用户存储到内部数据 库中。 LDAP 配置 ldap 身份提供程序，使用简单绑定身份验证来针对 LDAPv3 服务器验证用户名和密 Platform。基本身份验证是一种通用后端集成机制。 请求标头 （Request header） 配置 request-header 身份提供程序，标识请求标头值中的用户，例如 X-Remote- User。它通常与设定请求标头值的身份验证代理一起使用。 Github 或 GitHub Enterprise 配置 github 身份提供程序，针对 GitHub 或 GitHub Enterprise 的 OAuth

xiaoqin@caicloud.io VP of R&D 提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多『⽤用户集群』 • 镜像仓库 - 单『默认仓 库』，多仓库集成 管理理集群和节点 • 技术概览 • cloud provider • custom resource • ansible 管理理镜像仓库 • Cargo （内部项⽬目）- ⽣生产级镜像仓库解决⽅方案，基于 • ⼀一键⾼高可⽤用部署和维护 • 为多租户和复杂权限集成⽽而增强 『token service』 • 管理理基于规则的镜像仓库 quota Service Config group … k8s objects Application template ⽤用户场景 - OPENSTACK 租户集成 • 企业真实场景 - 集成旧系 统，并⾏行行跑业务。 • 资源对照表 • Tenant 与 Project • Namespace 与 Network(Neutron) • Service/Ingress

CONTAINER PLATFORM CI/CD 概述 OpenShift Container Platform 是面向开发人员的企业就绪 Kubernetes 平台，使组织能够通过 DevOps 实践（如持续集成(CI)和持续交付(CD)）自动化应用程序交付流程。为了满足您的机构需求，OpenShift Container Platform 提供以下 CI/CD 解决方案： OpenShift 构建 OpenShift JENKINS Jenkins 自动化了构建、测试和部署应用和项目的过程。OpenShift 开发者工具提供 Jenkins 镜像，它直 接与 OpenShift Container Platform 集成。Jenkins 可通过使用 Samples Operator 模板或认证的 Helm Chart 在 OpenShift 上部署。 第 第 1 章 章 OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM uilder）。对于 docker 和 S2I 构建，生成的对象为可运行 的镜像。对于自定义构建，生成的对象是构建器镜像作者指定的任何事物。 此外，也可利用管道构建策略来实现复杂的工作流： 持续集成 持续部署 2.1.1.1. Docker 构 构建 建 OpenShift Container Platform 使用 Buildah 从 Dockerfile 构建容器镜像。有关使用 Dockerfile

>> Email: szou@vmware.com >> GitHub ID: steven-zou >> Slack: steven zou 目录 - 开场：云原生与制品管理 - 初识Harbor：云原生制品仓库服务 - 使用Harbor搭建私有制品仓库服务 - 资源隔离与多租户管理模型 - 制品的高效分发(复制、缓存与P2P集成) - 制品的安全分发(签名、漏洞扫描与安全策略) - 资源清理与垃圾回收 资源清理与垃圾回收 - 构建高可用(HA)制品仓库服务 - Harbor集成与扩展 - 路线图 - 参与贡献Harbor社区 云原生与制品管理 [1] 云原生(cloud-native)技术使组织能够在现代化和动态的环境下（如公有云、私有云 和混合云）构建和运行可扩展的应用程序。云原生典型技术包括容器、服务网络、 微服务、不可变基础设施和声明性API等。 v1.0 by CNCF 容器-更轻量级和灵活的虚拟化 CNCF毕业项目 落地在很多企业级 产品中 Apache 2.0协议下 开源 GitHub代码库: https://github.com/goha rbor/harbor/ 一个开源可信的云原生制品仓库项目用来存储、签名和管理相关内容。 Harbor社区 有来自于5家公司的14位维护者 GitHub星 13K+ 核心提交者 200+ 数据来源: https://harbor