❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_98
🔠Q_98: Как происходит взаимодействие с Cloudera Impala ? (Часть_2)
✔️Ответ:
5. Distributed File System (HDFS): Используется для хранения данных, доступных для обработки Impala. Данные хранятся в формате блоков и распределены по узлам кластера.
6. Metastore: Это хранилище метаданных для данных Hive и Impala. Он хранит информацию о таблицах, столбцах, типах данных и других свойствах данных.
7. Impala Shell: Интерактивная командная оболочка, которая предоставляет средства для взаимодействия с Impala и выполнения запросов SQL.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_98: Как происходит взаимодействие с Cloudera Impala ? (Часть_2)
✔️Ответ:
5. Distributed File System (HDFS): Используется для хранения данных, доступных для обработки Impala. Данные хранятся в формате блоков и распределены по узлам кластера.
6. Metastore: Это хранилище метаданных для данных Hive и Impala. Он хранит информацию о таблицах, столбцах, типах данных и других свойствах данных.
7. Impala Shell: Интерактивная командная оболочка, которая предоставляет средства для взаимодействия с Impala и выполнения запросов SQL.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_98
🔠Q_98: Как происходит взаимодействие с Cloudera Impala ? (Часть_2)
✔️Ответ:
8. Impala JDBC/ODBC drivers: Обеспечивают подключение к Impala из сторонних приложений и инструментов, позволяя использовать эти приложения для выполнения запросов SQL и получения данных из Impala.
9. Impala UI: Веб-интерфейс для мониторинга и администрирования кластера Impala. Позволяет отслеживать выполнение запросов, просматривать статистику выполнения и управлять ресурсами.
10. Impala Statestore: Это сервис, отвечающий за поддержание состояния кластера Impala, включая информацию о доступных узлах и их загруженности, для балансировки запросов и распределения задач.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_98: Как происходит взаимодействие с Cloudera Impala ? (Часть_2)
✔️Ответ:
8. Impala JDBC/ODBC drivers: Обеспечивают подключение к Impala из сторонних приложений и инструментов, позволяя использовать эти приложения для выполнения запросов SQL и получения данных из Impala.
9. Impala UI: Веб-интерфейс для мониторинга и администрирования кластера Impala. Позволяет отслеживать выполнение запросов, просматривать статистику выполнения и управлять ресурсами.
10. Impala Statestore: Это сервис, отвечающий за поддержание состояния кластера Impala, включая информацию о доступных узлах и их загруженности, для балансировки запросов и распределения задач.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_98
🔠Q_98: Плюсы и минусы Cloudera Impala ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Плюсы Cloudera Impala:
1. Высокая производительность: Cloudera Impala предлагает быстрый доступ к данным с помощью обработки запросов в памяти. Он предоставляет низкую задержку при выполнении запросов, особенно когда речь идет о сложных запросах, включающих большие объемы данных.
2. Интерактивные запросы: Cloudera Impala обеспечивает возможность выполнения интерактивных запросов непосредственно к данным в Hadoop-кластере, что позволяет аналитикам быстро получать реальные временные отчеты и выводить результаты в режиме реального времени.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_98: Плюсы и минусы Cloudera Impala ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Плюсы Cloudera Impala:
1. Высокая производительность: Cloudera Impala предлагает быстрый доступ к данным с помощью обработки запросов в памяти. Он предоставляет низкую задержку при выполнении запросов, особенно когда речь идет о сложных запросах, включающих большие объемы данных.
2. Интерактивные запросы: Cloudera Impala обеспечивает возможность выполнения интерактивных запросов непосредственно к данным в Hadoop-кластере, что позволяет аналитикам быстро получать реальные временные отчеты и выводить результаты в режиме реального времени.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_98
🔠Q_98: Плюсы и минусы Cloudera Impala ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Плюсы Cloudera Impala:
3. Интеграция с Hadoop-экосистемой: Cloudera Impala полностью интегрируется с другими инструментами и сервисами Hadoop, такими как Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Hive, Hue и другие. Это позволяет пользователям использовать уже существующую инфраструктуру и данные для выполнения запросов с помощью Impala.
4. Легкость использования: Cloudera Impala предлагает SQL-подобный язык запросов, что делает его легко доступным и понятным для аналитиков и специалистов по данным.
5. Поддержка различных типов данных: Cloudera Impala поддерживает различные типы данных и форматы, включая текст, паркет, avro, RCFile и другие.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_98: Плюсы и минусы Cloudera Impala ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Плюсы Cloudera Impala:
3. Интеграция с Hadoop-экосистемой: Cloudera Impala полностью интегрируется с другими инструментами и сервисами Hadoop, такими как Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Hive, Hue и другие. Это позволяет пользователям использовать уже существующую инфраструктуру и данные для выполнения запросов с помощью Impala.
4. Легкость использования: Cloudera Impala предлагает SQL-подобный язык запросов, что делает его легко доступным и понятным для аналитиков и специалистов по данным.
5. Поддержка различных типов данных: Cloudera Impala поддерживает различные типы данных и форматы, включая текст, паркет, avro, RCFile и другие.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_98
🔠Q_98: Плюсы и минусы Cloudera Impala ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Минусы Cloudera Impala:
1. Ограниченная масштабируемость: Cloudera Impala может столкнуться с проблемами производительности и масштабируемости при обработке больших объемов данных или сложных запросов. В некоторых случаях большие запросы могут привести к перегрузке памяти или снижению производительности.
2. Ограниченная поддержка некоторыми форматами данных: Cloudera Impala не полностью поддерживает некоторые форматы данных, такие как ORC и Parquet, что может ограничить возможности использования некоторых данных.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
🔠Q_98: Плюсы и минусы Cloudera Impala ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Минусы Cloudera Impala:
1. Ограниченная масштабируемость: Cloudera Impala может столкнуться с проблемами производительности и масштабируемости при обработке больших объемов данных или сложных запросов. В некоторых случаях большие запросы могут привести к перегрузке памяти или снижению производительности.
2. Ограниченная поддержка некоторыми форматами данных: Cloudera Impala не полностью поддерживает некоторые форматы данных, такие как ORC и Parquet, что может ограничить возможности использования некоторых данных.
#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala
❓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_110
🔠Q_110: Что такое Hadoop User Experience ?
✔️Ответ:
Hue (Hadoop User Experience) - это веб-интерфейс для управления и мониторинга кластера Hadoop. Он обеспечивает пользовательский доступ к различным компонентам Hadoop, таким как HDFS, Hive, Impala, Pig, Sqoop, Oozie и др., и предоставляет графические инструменты для выполнения запросов, создания рабочих нагрузок и визуализации данных.
#hue #hadoop #webinterface #userexperience #clustermanagement #monitoring #hdfs #hive #impala #pig #sqoop #oozie #datavisualization #graphicaltools #queryexecution #workloadcreation
🔠Q_110: Что такое Hadoop User Experience ?
✔️Ответ:
Hue (Hadoop User Experience) - это веб-интерфейс для управления и мониторинга кластера Hadoop. Он обеспечивает пользовательский доступ к различным компонентам Hadoop, таким как HDFS, Hive, Impala, Pig, Sqoop, Oozie и др., и предоставляет графические инструменты для выполнения запросов, создания рабочих нагрузок и визуализации данных.
#hue #hadoop #webinterface #userexperience #clustermanagement #monitoring #hdfs #hive #impala #pig #sqoop #oozie #datavisualization #graphicaltools #queryexecution #workloadcreation