Cloudera 发布自助式数据科学开发环境 原生支持 R、Python、Scala 和各大开源框架

雷锋网消息，在昨日圣何塞举行的 Strata+Hadoop World 大会上，美国大数据服务商 Cloudera 发布了 Cloudera Data Science Workbench —— 一个运行于 Cloudera Enterprise，自助式的数据科学开发环境。目前该全新研发的软件尚在 beta 内测阶段。

雷锋网获知，相关技术来自于 Cloudera 去年收购的数据科学初创公司 Sense.io。该产品的最大特点是原生支持 Apache Spark、Hadoop 和 R、Python、Scala 等开发语言。 开发者能在 Cloudera 的企业平台上同时使用这些工具和语言，这将加速数据分析项目从研发到最终产品的过程。

Cloudera 高级副总裁  Charles Zedlewski 表示：

“Cloudera 专注于提升数据科学和工程团队的使用体验，尤其是想要用 Spark 来协助数据处理和机器学习，来对分析任务进行扩展的用户。对 Sense.io 的收购，以及其团队的加入，为该产品提供了牢固的基石。Data Science Workbench 向我们的客户，提供了开展大规模自助式数据科学工作的能力。”

 Charles Zedlewski (中)

那么，Cloudera Data Science Workbench 具体能够带来什么？

对于数据科学家：

• 能在多个开源软件库和框架上使用 R, Python 和 Scala。可以直接在浏览器使用。

• 使用 Spark 和 Impala，能直接从十分安全的 Hadoop 数据簇获取数据。

• 与团队分享经验。

对于 IT 管理者：

• 给你的数据科学团队更高的工作灵活性

• 服从完整的 Hadoop 安全方案，尤其是 Kerberos

• 既能在本地运行，也能在云端。

现在，正是数据科学开源浪潮一浪高过一浪，不但席卷 Python 和 R语言生态，还吸纳进各个深度学习框架（比如 Tensorflow、Microsoft Cognitive Toolkit、MXnet、BigDL 等）的时候。数据科学团队需要将这些工具应用于 Hadoop 环境下的数据。Cloudera Data Science Workbench 便是为此而设计。

雷锋网(公众号：雷锋网)消息，在大会上 Charles Zedlewski 进一步解释道：

“我们的 IT 企业客户往往对于怎么让数据科学家在分享环境下工作十分头疼。这是由于，数据科学家们的需求十分多样，尤其是涉及到开源工具。这经常导致重复工作、有限的安全性和管理，以及 analytic silos。同时，数据科学家一直在寻找，把他们的工作扩展到更大的数据集和更强大计算平台上的方法。通过 Data Science Workbench，Cloudera 帮助 IT 团队和数据科学家相互协作，把更多用户带到共享的环境中。我们的方案既保证灵活性，又在关键的安全环节不妥协。”

详情：https://www.cloudera.com/products/data-science-and-engineering/data-science-workbench.html 

via globe news wire

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