【Spark Summit East 2017】用于数据分析的基于Kerberos的安全的Spark Notebook-低调大师

【Spark Summit East 2017】用于数据分析的基于Kerberos的安全的Spark Notebook

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。

本讲义出自Joy Chakraborty在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了为了使用Spark构建基于Kerberos的安全的JupyterHub笔记本所提出的技术设计和开发思想。在演讲中Joy Chakraborty着重介绍了Sparkmagic和Livy的功能以及Kerberos的集成技术。

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【Spark Summit East 2017】Apache Toree：Spark的一种Jupyter内核

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Marius van Niekerk在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了Toree的设计思想，Toree如何与Jupyter生态系统交互，以及用户如何借助强大的插件系统来扩展Apache Toree的功能。目前许多数据科学家已经在利用Jupyter生态系统并进行数据分析，正在孵化中的Apache Toree是设计用于作为Spark网关，Apache Toree能让用户遵守Jupyter标准，这将允许用户非常简单地将Spark集成到已有的Jupyter生态系统中，并将允许用户轻松地语言和语境之间进行切换，而不需要切换到不同的工具集。

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更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Oscar Castaneda Villagran在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了利用内置了Elasticsearch的Spark集群使得在集群中的驱动节点上运行嵌入式Elasticsearch实例成为了可能，这就为开发更为先进的应用程序奠定了基础，其中一个应用就是数据集搜索。

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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