【Hadoop Summit Tokyo 2016】使用Apache Ranger和Apache Atlas进行数据治理

本讲义出自Robert Hryniewicz在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了数据科学以及机器学习的相关基本概念以及机器学习的例子,并分享了机器学习的方法,还分享了K-means的聚类方法.决策树以及随机森林等相关知识.

本讲义出自Yaniv Rodenski与Karel Alfonso在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了数据管道的相关知识以及其主要作用,并且分享了数据管道建造者的原型.数据操作以及协作等相关内容,还分享了大数据应用的持续集成的案例,最后还介绍了Apache下的开源分布式资源管理框架Mesos的相关内容.

本讲义出自 Alex Gorelik在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了数据湖泊的相关概念,介绍了数据湖泊可以赋能数据驱动的决策制定以及最大化商业价值,以及如何通过正确的数据+正确的平台+正确的接口构建成功的数据湖泊.

本讲义出自Graham Gear在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了数据工程开发管道的相关内容并介绍了持续部署的Hadoop数据分析平台Cloudera.

本讲义出自Amandeep Modgil与David Hamilton在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了数据湖泊的起源问题.数据的安全性问题.数据治理.修改管理以及企业内的Hadoop工作等相关内容.

本讲义出自 Egor Pakhomov在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了数据收集.存储和分析的技巧,介绍了为什么SQL如此的重要以及如何在Hadoop中使用SQL,以及在数据存储过程中如何此案呢过做到使得存储的数据能够既能易于查询又能容易地进行改变,以及如何使用BI工具聚合数据.

本讲义出自Bikas Saha在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要分享了如何使得数据科学在企业中变得容易实现以及目前企业中实现数据科学所面临的的挑战,并分享了在企业中如何使用Apache Zeppelin以及企业中数据科学的未来的发展规划.

本讲义出自Jerry Peng在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了Apache Storm的相关知识内容.目前遇到的挑战和问题并且对于资源感知调度器进行了详细介绍.

本讲义出自San Jose在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲,主要介绍了为什么在钻探行业复合数据流非常重要,以及当前Apache Nifi的发展概况和突破点,还介绍了不被期待的工作流的概况.