ranger的底层开发

Ranger是一个优化器，其底层开发主要涉及到数学、计算机科学和机器学习等领域。

在数学方面，Ranger需要涉及到优化算法的理论知识，例如梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等。此外，还需要了解线性代数、微积分和优化理论等数学基础知识。

在计算机科学方面，Ranger需要涉及到高性能计算和并行计算等技术。为了提高Ranger在大规模数据集上的训练效率，需要使用并行计算和分布式计算技术。

在机器学习方面，Ranger需要理解深度学习模型的结构和训练方法，例如卷积神经网络、循环神经网络和变换器等模型的结构和训练方法。

因此，要开发Ranger，需要具备扎实的数学和计算机科学基础，同时对机器学习有深入的理解。

相关问题

Apache Ranger的开发

Apache Ranger 是一个开源的安全管理框架，它可以帮助企业管理和控制对 Hadoop、Hive、HBase、Kafka、Solr 等数据平台的访问控制和审核策略。它提供了一套可扩展的基于策略的访问控制引擎，可用于实现细粒度的访问控制和审核，同时可以轻松地集成到现有的企业安全和身份管理解决方案中。

Apache Ranger 的开发主要涉及以下方面：

1. 安全策略的设计和实现：Apache Ranger 支持多种策略类型，包括基于角色的访问控制、基于资源的访问控制、基于标签的访问控制等。因此，开发者需要设计和实现这些策略类型的具体实现。

2. 数据平台的集成：Apache Ranger 支持多种数据平台，包括 Hadoop、Hive、HBase、Kafka、Solr 等。因此，开发者需要实现这些数据平台的集成，并提供相应的安全策略。

3. 审核和报告：Apache Ranger 支持审计和报告功能，可以记录用户的操作行为并生成相应的报告。因此，开发者需要实现这些功能，并提供相应的报告。

4. API 和插件：Apache Ranger 提供了一套 API 和插件机制，可以帮助开发者扩展和定制 Ranger 的功能。因此，开发者需要设计和实现这些 API 和插件。

总之，Apache Ranger 的开发需要开发者具备扎实的 Java 编程基础和安全管理的相关知识，同时需要了解 Hadoop、Hive、HBase、Kafka、Solr 等数据平台的工作原理和安全特性。

ranger cdh

Ranger CDH是Apache Ranger和Cloudera Distribution of Hadoop (CDH)的结合。Apache Ranger是一种用于集中管理Hadoop生态系统中的权限和安全策略的开源框架，而CDH则是由Cloudera提供的一套企业级Hadoop解决方案。

Ranger CDH提供了一种简单且可扩展的方式来管理和保护Hadoop集群中的敏感数据。它通过集中的权限管理和安全策略来确保只有经过授权的用户可以访问和操作数据。使用Ranger CDH，管理员可以定义细粒度的访问控制策略，例如基于资源，用户或组织的访问权限，以及允许或拒绝特定操作。这可以帮助保护数据免受未经授权的访问和风险。

Ranger CDH还提供了可视化的用户界面，管理员和数据管理员可以使用该界面来管理和监控权限和策略。此外，它还提供了安全审计功能，可以记录和监控数据的访问和使用，以便进行合规性和安全性审计。

总之，Ranger CDH是将Apache Ranger的权限和安全策略管理框架与Cloudera Distribution of Hadoop集成在一起的解决方案。通过使用Ranger CDH，组织可以更好地管理和保护其Hadoop集群中的敏感数据，确保安全和合规性。