❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_138
🔠Что такое Apache Samza ?
Apache Samza - это открытая система обработки потоковых данных, разработанная и поддерживаемая Apache Software Foundation. Samza представляет собой фреймворк для создания и выполнения реактивных и потоковых приложений, которые обрабатывают данные в реальном времени.
Apache Samza интегрируется с Apache Kafka для получения данных из различных источников и передачи их на обработку в реактивные приложения. Samza обеспечивает пропускную способность и отказоустойчивость при обработке большого объема данных в режиме реального времени.
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
🔠Что такое Apache Samza ?
Apache Samza - это открытая система обработки потоковых данных, разработанная и поддерживаемая Apache Software Foundation. Samza представляет собой фреймворк для создания и выполнения реактивных и потоковых приложений, которые обрабатывают данные в реальном времени.
Apache Samza интегрируется с Apache Kafka для получения данных из различных источников и передачи их на обработку в реактивные приложения. Samza обеспечивает пропускную способность и отказоустойчивость при обработке большого объема данных в режиме реального времени.
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_138 (Часть_1)
🔠Опишите архитектуру Apache Samza ?
1. Job Coordinator: Управляет распределением задач обработки данных по разным узлам кластера и контролирует их выполнение. Job Coordinator также отслеживает состояние задач и обеспечивает перезапуск в случае ошибок.
2. Task Runner: Отвечает за выполнение задачи обработки данных на отдельном узле кластера. Он выполняет чтение сообщений из источников данных, применяет логику обработки и записывает результаты обратно в источники или другие системы.
https://samza.apache.org
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
🔠Опишите архитектуру Apache Samza ?
1. Job Coordinator: Управляет распределением задач обработки данных по разным узлам кластера и контролирует их выполнение. Job Coordinator также отслеживает состояние задач и обеспечивает перезапуск в случае ошибок.
2. Task Runner: Отвечает за выполнение задачи обработки данных на отдельном узле кластера. Он выполняет чтение сообщений из источников данных, применяет логику обработки и записывает результаты обратно в источники или другие системы.
https://samza.apache.org
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_138 (Часть_2)
🔠Опишите архитектуру Apache Samza ?
3. Samza Stream: Представляет собой потоковый вход или выход для приложений Samza. Сообщения в потоке передаются через Kafka, который является предпочтительным вариантом для хранения потоковых данных.
4. Samza Job: Является набором задач обработки данных, которые выполняются в рамках одного приложения Samza. Каждая задача работает независимо на своем узле кластера и обменивается данными через Samza Streams.
https://samza.apache.org
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
🔠Опишите архитектуру Apache Samza ?
3. Samza Stream: Представляет собой потоковый вход или выход для приложений Samza. Сообщения в потоке передаются через Kafka, который является предпочтительным вариантом для хранения потоковых данных.
4. Samza Job: Является набором задач обработки данных, которые выполняются в рамках одного приложения Samza. Каждая задача работает независимо на своем узле кластера и обменивается данными через Samza Streams.
https://samza.apache.org
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_138 (Часть_3)
🔠Опишите архитектуру Apache Samza ?
5. State Stores: Это состояние, которое приложение Samza может использовать для сохранения промежуточных результатов или для поддержки состояния при обработке потоковых данных.
https://samza.apache.org
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
🔠Опишите архитектуру Apache Samza ?
5. State Stores: Это состояние, которое приложение Samza может использовать для сохранения промежуточных результатов или для поддержки состояния при обработке потоковых данных.
https://samza.apache.org
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_138 (Часть_4)
🔠Опишите архитектуру Apache Samza ?
Вся архитектура Apache Samza построена вокруг Kafka, который служит как надежная и масштабируемая система доставки сообщений. Kafka обеспечивает потоковую передачу данных между различными компонентами Samza и сохраняет сообщения в надежных и упорядоченных очередях для последующей обработки. Samza также интегрируется с другими системами хранения данных, такими как Hadoop и системы управления базами данных, для доступа к внешним данным или сохранения результатов обработки.
https://samza.apache.org
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
🔠Опишите архитектуру Apache Samza ?
Вся архитектура Apache Samza построена вокруг Kafka, который служит как надежная и масштабируемая система доставки сообщений. Kafka обеспечивает потоковую передачу данных между различными компонентами Samza и сохраняет сообщения в надежных и упорядоченных очередях для последующей обработки. Samza также интегрируется с другими системами хранения данных, такими как Hadoop и системы управления базами данных, для доступа к внешним данным или сохранения результатов обработки.
https://samza.apache.org
#ApacheSamza #streaming #dataProcessing #realtime #reactive #bigdata #analytics #eventprocessing #scalability #resourcemanagement
⚠️100 Инструментов для Penetration Testing - Tools №8 (ClickHouse) (Часть_1)
ClickHouse - это система управления базами данных с открытым исходным кодом, ориентированная на аналитическую обработку больших объемов данных в режиме реального времени.
Высокая производительность: ClickHouse разработан для обработки миллиардов строк данных и обеспечивает высокую скорость выполнения запросов. Он может эффективно обрабатывать как агрегированные запросы, так и сложные аналитические запросы с большим количеством фильтров, сортировок и объединений данных.
👉Ссылка: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#ClickHouse #analytics #high performance #big data processing #scalability #data aggregation #data types #structured data #semi-structured_data
🤕 🤕 🤕 https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
ClickHouse - это система управления базами данных с открытым исходным кодом, ориентированная на аналитическую обработку больших объемов данных в режиме реального времени.
Высокая производительность: ClickHouse разработан для обработки миллиардов строк данных и обеспечивает высокую скорость выполнения запросов. Он может эффективно обрабатывать как агрегированные запросы, так и сложные аналитические запросы с большим количеством фильтров, сортировок и объединений данных.
👉Ссылка: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#ClickHouse #analytics #high performance #big data processing #scalability #data aggregation #data types #structured data #semi-structured_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚠️100 Инструментов для Penetration Testing - Tools №8 (ClickHouse) (Часть_2)
Многообразие функций агрегации: ClickHouse предоставляет широкий набор встроенных функций агрегации, таких как сумма, среднее, минимум, максимум, количество и т. д. Он также поддерживает пользовательские агрегатные функции, позволяющие создавать собственные функции агрегации для специфических потребностей.
Поддержка структурированных и полуструктурированных данных: ClickHouse может работать с различными типами данных, включая числа, строки, даты и массивы. Он также поддерживает работу с JSON-данными, что позволяет анализировать и обрабатывать полуструктурированные данные.
👉Ссылка: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#ClickHouse #analytics #high performance #big data processing #scalability #data aggregation #data types #structured data #semi-structured_data
🤕 🤕 🤕 https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
Многообразие функций агрегации: ClickHouse предоставляет широкий набор встроенных функций агрегации, таких как сумма, среднее, минимум, максимум, количество и т. д. Он также поддерживает пользовательские агрегатные функции, позволяющие создавать собственные функции агрегации для специфических потребностей.
Поддержка структурированных и полуструктурированных данных: ClickHouse может работать с различными типами данных, включая числа, строки, даты и массивы. Он также поддерживает работу с JSON-данными, что позволяет анализировать и обрабатывать полуструктурированные данные.
👉Ссылка: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#ClickHouse #analytics #high performance #big data processing #scalability #data aggregation #data types #structured data #semi-structured_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_187
🔠Что такое InfluxDB ? (Часть_2)
InfluxDB предлагает SQL-подобный язык запросов для извлечения данных, а также предоставляет API для записи и чтения данных. Она также обладает функциональностью агрегации, визуализации и возможностью создания наборов данных для долгосрочного хранения.
InfluxDB широко используется в области мониторинга и аналитики систем, где требуется обработка и хранение временных данных, таких как метрики производительности, логи, события и другие временные ряды.
https://www.influxdata.com
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#InfluxDB #database #time-series #data-storage #data-processing #monitoring #analytics #IoT #event-based-log #SQL #data-visualization #data-aggregation
🔠Что такое InfluxDB ? (Часть_2)
InfluxDB предлагает SQL-подобный язык запросов для извлечения данных, а также предоставляет API для записи и чтения данных. Она также обладает функциональностью агрегации, визуализации и возможностью создания наборов данных для долгосрочного хранения.
InfluxDB широко используется в области мониторинга и аналитики систем, где требуется обработка и хранение временных данных, таких как метрики производительности, логи, события и другие временные ряды.
https://www.influxdata.com
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#InfluxDB #database #time-series #data-storage #data-processing #monitoring #analytics #IoT #event-based-log #SQL #data-visualization #data-aggregation
❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_223
🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_1)
Супер-полносвязные разреженные сети (Super-Sparse Fully Connected Networks) - это концепция в области машинного обучения, которая касается методов оптимизации и уменьшения размерности нейронных сетей.
Основная идея заключается в использовании техник, таких как L0-регуляризация и dropout, для создания более эффективных и компактных моделей. Эти методы помогают уменьшить количество параметров в сети, делая ее более разреженной, что может улучшить производительность и уменьшить потребление ресурсов.
#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization
🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_1)
Супер-полносвязные разреженные сети (Super-Sparse Fully Connected Networks) - это концепция в области машинного обучения, которая касается методов оптимизации и уменьшения размерности нейронных сетей.
Основная идея заключается в использовании техник, таких как L0-регуляризация и dropout, для создания более эффективных и компактных моделей. Эти методы помогают уменьшить количество параметров в сети, делая ее более разреженной, что может улучшить производительность и уменьшить потребление ресурсов.
#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization
❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_223
🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_2)
L0-регуляризация представляет собой подход, который позволяет обнулять веса нейронов, тем самым уменьшая общее количество параметров в сети. Этот метод может быть особенно полезен для уменьшения размерности модели и повышения ее эффективности. Однако, его использование требует тщательного планирования и тестирования, поскольку неправильное применение может привести к нежелательным изменениям в структуре сети.
#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization
🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_2)
L0-регуляризация представляет собой подход, который позволяет обнулять веса нейронов, тем самым уменьшая общее количество параметров в сети. Этот метод может быть особенно полезен для уменьшения размерности модели и повышения ее эффективности. Однако, его использование требует тщательного планирования и тестирования, поскольку неправильное применение может привести к нежелательным изменениям в структуре сети.
#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization