❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_98
🔠Q_98: Плюсы и минусы Cloudera Impala ? (Часть_4)
✔️Ответ:
Минусы Cloudera Impala:
3. Требование к ресурсам: Cloudera Impala требует большого количества ресурсов для обеспечения высокой производительности. Это означает, что пользователи могут столкнуться с проблемами ограниченных ресурсов и потерей производительности в случае недостатка вычислительной мощности.
4. Сложность настройки и управления: Настройка и управление Cloudera Impala может быть сложной задачей для средних и малых предприятий, требующих опытных специалистов по данным или администраторов систем.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_98: Плюсы и минусы Cloudera Impala ? (Часть_4)
✔️Ответ:
Минусы Cloudera Impala:
3. Требование к ресурсам: Cloudera Impala требует большого количества ресурсов для обеспечения высокой производительности. Это означает, что пользователи могут столкнуться с проблемами ограниченных ресурсов и потерей производительности в случае недостатка вычислительной мощности.
4. Сложность настройки и управления: Настройка и управление Cloudera Impala может быть сложной задачей для средних и малых предприятий, требующих опытных специалистов по данным или администраторов систем.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_99
🔠Q_99: Что такое Impala Daemon ?
✔️Ответ:
Impala daemon - это процесс, который запускается на каждом рабочем узле кластера Apache Impala. Этот демон отвечает за выполнение запросов к данным в режиме реального времени, используя распределенную обработку. Он является частью архитектуры Impala и обеспечивает высокую производительность и масштабируемость системы. Каждый impala daemon управляет своим собственным набором потоков выполнения и обрабатывает запросы от клиентов Impala, а также координирует работу с другими узлами кластера для получения необходимых данных и обработки операций.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_99: Что такое Impala Daemon ?
✔️Ответ:
Impala daemon - это процесс, который запускается на каждом рабочем узле кластера Apache Impala. Этот демон отвечает за выполнение запросов к данным в режиме реального времени, используя распределенную обработку. Он является частью архитектуры Impala и обеспечивает высокую производительность и масштабируемость системы. Каждый impala daemon управляет своим собственным набором потоков выполнения и обрабатывает запросы от клиентов Impala, а также координирует работу с другими узлами кластера для получения необходимых данных и обработки операций.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_100
🔠Q_100: Что такое Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Apache Kafka - это распределенная платформа для обработки, хранения и передачи потоков данных в реальном времени. Он предоставляет возможность управлять потоками данных между различными системами и компонентами приложения.
Kafka основан на модели издатель-подписчик, где данные публикуются в "топики" и могут быть подписаны множеством приложений. Вместо того, чтобы просто передавать сообщения напрямую от отправителя к получателю, Kafka сохраняет сообщения на длительное время в разделенных топиках. Это позволяет приложениям читать данные из топиков в любое время и в любом порядке, а также создавать множество параллельных потоков обработки.
https://kafka.apache.org
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_100: Что такое Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Apache Kafka - это распределенная платформа для обработки, хранения и передачи потоков данных в реальном времени. Он предоставляет возможность управлять потоками данных между различными системами и компонентами приложения.
Kafka основан на модели издатель-подписчик, где данные публикуются в "топики" и могут быть подписаны множеством приложений. Вместо того, чтобы просто передавать сообщения напрямую от отправителя к получателю, Kafka сохраняет сообщения на длительное время в разделенных топиках. Это позволяет приложениям читать данные из топиков в любое время и в любом порядке, а также создавать множество параллельных потоков обработки.
https://kafka.apache.org
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_101
🔠Q_101: Почему говорят что Apache Kafka используется как Event Processing Systems ?
✔️Ответ:
Данная технология поддерживается для двух классов приложений:
- построение потоков каналов в режиме реального времени (real-time streaming data piplines) c надежностью получения данных между системами и приложениями.
- построение потоковых приложений в режиме реального времени (real-time streaming applications) которые трансформируют или реагируют на данные потока.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_101: Почему говорят что Apache Kafka используется как Event Processing Systems ?
✔️Ответ:
Данная технология поддерживается для двух классов приложений:
- построение потоков каналов в режиме реального времени (real-time streaming data piplines) c надежностью получения данных между системами и приложениями.
- построение потоковых приложений в режиме реального времени (real-time streaming applications) которые трансформируют или реагируют на данные потока.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_102
🔠Q_102: Что такое DataWarehouse ?
✔️Ответ:
Data warehouse — это централизованное хранилище данных, специально организованное для аналитической обработки и создания отчетов. Оно объединяет данные из различных источников, таких как операционные базы данных, внешние системы и файлы, и предоставляет возможность получать доступ к этим данным для анализа и принятия управленческих решений. Data warehouse обеспечивает структурированное хранение, учет и интеграцию данных, а также поддерживает различные методы анализа, включая OLAP (Online Analytical Processing), отчетность и аналитику. Он предназначен для упрощения процесса анализа данных и повышения эффективности бизнес-процессов.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_102: Что такое DataWarehouse ?
✔️Ответ:
Data warehouse — это централизованное хранилище данных, специально организованное для аналитической обработки и создания отчетов. Оно объединяет данные из различных источников, таких как операционные базы данных, внешние системы и файлы, и предоставляет возможность получать доступ к этим данным для анализа и принятия управленческих решений. Data warehouse обеспечивает структурированное хранение, учет и интеграцию данных, а также поддерживает различные методы анализа, включая OLAP (Online Analytical Processing), отчетность и аналитику. Он предназначен для упрощения процесса анализа данных и повышения эффективности бизнес-процессов.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_103
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Плюсы Kafka Streams:
1. Kafka Streams работает в кластере Kafka и использует его быстрый механизм записи и чтения данных.
2. Kafka Streams построен на основе API Kafka, что обеспечивает простоту в разработке и развертывании.
3. Kafka Streams обеспечивает точность и гарантирует, что каждое сообщение будет обработано в нужном порядке и без потерь.
4. Kafka Streams легко масштабируется горизонтально, что позволяет увеличить производительность системы при увеличении ее нагрузки.
5. Kafka Streams автоматически обрабатывает распределение задач между множеством физических узлов и обеспечивает отказоустойчивость.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Плюсы Kafka Streams:
1. Kafka Streams работает в кластере Kafka и использует его быстрый механизм записи и чтения данных.
2. Kafka Streams построен на основе API Kafka, что обеспечивает простоту в разработке и развертывании.
3. Kafka Streams обеспечивает точность и гарантирует, что каждое сообщение будет обработано в нужном порядке и без потерь.
4. Kafka Streams легко масштабируется горизонтально, что позволяет увеличить производительность системы при увеличении ее нагрузки.
5. Kafka Streams автоматически обрабатывает распределение задач между множеством физических узлов и обеспечивает отказоустойчивость.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_103
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Минусы Kafka Streams:
1. В сравнении с некоторыми другими стриминговыми платформами Kafka Streams может оказаться менее функциональным и гибким в использовании.
2. Перед использованием Kafka Streams необходимо настроить кластер Kafka, что может потребовать дополнительных ресурсов и усилий.
3. Kafka Streams является частью экосистемы Kafka и непосредственно зависит от нее, что может ограничить выбор других платформ или решений.
4. Kafka Streams не предоставляет встроенного функционала для обработки алгоритмов машинного обучения, что может потребовать его интеграции с другими инструментами или библиотеками.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Минусы Kafka Streams:
1. В сравнении с некоторыми другими стриминговыми платформами Kafka Streams может оказаться менее функциональным и гибким в использовании.
2. Перед использованием Kafka Streams необходимо настроить кластер Kafka, что может потребовать дополнительных ресурсов и усилий.
3. Kafka Streams является частью экосистемы Kafka и непосредственно зависит от нее, что может ограничить выбор других платформ или решений.
4. Kafka Streams не предоставляет встроенного функционала для обработки алгоритмов машинного обучения, что может потребовать его интеграции с другими инструментами или библиотеками.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Концептуально Kafka Streams состоит из следующих элементов:
1. Потоки (Streams): Kafka Streams позволяет работать с непрерывным потоком данных, поступающих в брокер Kafka. Он может выполнять такие операции, как фильтрация, преобразование, агрегация и присоединение данных в режиме реального времени.
2. Компактные темы (Compact Topics): В Kafka Streams используются специальные "компактные" темы, которые автоматически удаляют устаревшие данные и поддерживают сжатие и дедупликацию данных.
3. Топология (Topology): Это описание преобразований и операций, которые необходимы для обработки данных в Kafka Streams. Топология может быть организована в виде графа, где узлы представляют операции обработки данных, а ребра - потоки данных.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Концептуально Kafka Streams состоит из следующих элементов:
1. Потоки (Streams): Kafka Streams позволяет работать с непрерывным потоком данных, поступающих в брокер Kafka. Он может выполнять такие операции, как фильтрация, преобразование, агрегация и присоединение данных в режиме реального времени.
2. Компактные темы (Compact Topics): В Kafka Streams используются специальные "компактные" темы, которые автоматически удаляют устаревшие данные и поддерживают сжатие и дедупликацию данных.
3. Топология (Topology): Это описание преобразований и операций, которые необходимы для обработки данных в Kafka Streams. Топология может быть организована в виде графа, где узлы представляют операции обработки данных, а ребра - потоки данных.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.
5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.
6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.
5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.
6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_105
🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.
В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.
Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.
В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.
Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse