❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_94

🔠Q_94: Какова состав и архитектура HortonWorks ? (Часть_1)

✔️Ответ:

1. Apache Hadoop: Это основа Hortonworks, предоставляющая хранение и обработку больших объемов данных с использованием распределенных вычислений.

2. Apache Hive: Фреймворк для обработки и анализа данных, который позволяет использовать SQL-подобный язык запросов для доступа к данным, сохраненным в Hadoop.

#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_94

🔠Q_94: Какова состав и архитектура HortonWorks ? (Часть_2)

✔️Ответ:

3. Apache Pig: Удобный язык программирования для обработки и анализа данных. Pig использует свой собственный язык скриптования и выполнение на Hadoop.

4. Apache HBase: Распределенная, масштабируемая база данных, построенная поверх Apache Hadoop. HBase обеспечивает быстрый доступ к большим объемам структурированных данных.

5. Apache Spark: Мощный фреймворк для обработки больших данных, который может работать на вершине Hadoop. Spark предоставляет высокую производительность, поддержку для различных типов задач и языков программирования.

#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #hortonworks

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_94

🔠Q_94: Какова состав и архитектура HortonWorks ? (Часть_3)

✔️Ответ:

6. Apache Ambari: Инструмент для управления и мониторинга кластеров Hadoop. Ambari предоставляет графический интерфейс пользователя для управления и настройки различных компонентов Hadoop.

7. Apache Knox: Прокси-сервер, который обеспечивает безопасность и аутентификацию для удаленного доступа к кластерам Hadoop.

8. Apache Atlas: Инструмент для управления метаданными и поиска в больших объемах данных. Позволяет искать данные на основе их характеристик, отношений и связей.

#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #hortonworks

https://taplink.cc/denoiselab - запили норм визитку со всеми контактами и кейсами, мне прям нравится

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_95

🔠Q_95: Какие службы управляют потоками в HortonWorks ? (Часть_3)

✔️Ответ:

1. Apache Kafka: распределенная платформа для потокового обработки и передачи сообщений. HDP включает Apache Kafka в качестве основной службы управления потоками данных.

2. Apache NiFi: служба потоковой обработки данных, которая позволяет легко контролировать и передвигать данные между различными источниками и назначениями. NiFi может использоваться для сбора, агрегации и маршрутизации потоков данных в реальном времени.

#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #hortonworks

✅Список полезностей ML/SC №1

Нашел вот такой нехитрый поисковик по ключевым словам в телеге.

👍Ссылка: https://telegcrack.com/ru/

В целом работает неплохо. Можно всегда быть в курсе самых последних новостей по интересующей вас тематике. Поддерживается опция поиска в "заголовках", и "точное совпадение". По ключевым словам искать самое то, очень полезная в целом тулза, минималистичный дизайн, ничего лишнего.

#work #seo #search #telega #info

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_95

🔠Q_95: Какие службы управляют потоками в HortonWorks ? (Часть_2)

✔️Ответ:

3. Apache Storm: масштабируемая и распределенная система обработки потоков данных в реальном времени. Storm позволяет анализировать, обрабатывать и обновлять потоки данных на ходу.

4. Apache Flink: распределенная система обработки потоков данных и аналитики в реальном времени. Flink предлагает высокую пропускную способность, низкую задержку и точность гарантии обработки данных.

5. Apache Spark Streaming: позволяет проводить потоковую обработку данных с использованием машинного обучения, графовых алгоритмов и SQL-запросов.

#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #hortonworks

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_96

🔠Q_96: Что такое Cloudera Impala ?

✔️Ответ:

Cloudera Impala - это интерактивная аналитическая база данных с открытым исходным кодом, которая предоставляет мощную и быструю аналитику для обработки больших объемов данных в реальном времени.

Impala была разработана компанией Cloudera и предоставляет SQL-подобный интерфейс для чтения, записи и аналитической обработки данных, хранящихся в Apache Hadoop.

Она позволяет пользователям выполнять сложные запросы и анализировать данные в режиме реального времени без необходимости перемещать данные из Hadoop в другие системы для обработки.

Написана на С++, и распространяется по лицензии Apache 2.0. Это MPP-движок, распределенная СУБД и база данных стека SQL-on-Hadoop.

#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_97

🔠Q_97: Как происходит взаимодействие с Cloudera Impala ?

✔️Ответ:

Взаимодействие с Cloudera Impala осуществляется через клиентские приложения или с использованием языка SQL.

1. Клиентские приложения: Cloudera Impala предоставляет клиентские приложения для взаимодействия с базой данных. Некоторыми из них являются impala-shell и impala JDBC/ODBC драйверы. Пользователи могут использовать эти приложения для подключения к Impala-узлам и выполнения SQL-запросов.

2. Язык SQL: Impala поддерживает SQL-диалект, основанный на стандарте SQL-2011. Пользователи могут использовать язык SQL для написания запросов и выполнения операций с базой данных, таких как запросы SELECT, INSERT, UPDATE и DELETE.

#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_97

🔠Q_97: Как происходит взаимодействие с Cloudera Impala ? (Часть_1)

✔️Ответ:

1. Impala Daemon (Impalad): Это основной серверный компонент Impala, который выполняет запросы SQL в реальном времени и взаимодействует с клиентами.

2. Query Planner: Он отвечает за планирование и оптимизацию запросов перед их выполнением. Он определяет наиболее эффективные способы выполнения запросов, включая выбор индексов, управление параллелизмом запросов и др.

#work #datalake #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #impala

✅Список полезностей ML/SC №2

Компания Eleven Labs специализирующаяся на консалтинге, разработке программного обеспечения и предоставлении услуги DevOps выпустила в свободный доступ свой генератор онлайн переводов, теперь записывать подкасты, делать переозвучку стало в разы легче. В сервисе доступно более 50 языков.

👍Ссылка: https://elevenlabs.io/sign-up


#work #seo #search #telega #info #podcast #ml #dl

❓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

❓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

✅Список полезного софта ML/SC №3

Grafana - это инструмент для визуализации и мониторинга данных. Он предоставляет возможность создавать и настраивать графики, диаграммы, панели управления и алерты на основе различных источников данных, таких как базы данных, конечные точки API и системы мониторинга.

Grafana позволяет анализировать и представлять данные в реальном времени, а также сравнивать временные ряды данных для обнаружения трендов и аномалий. Этот инструмент широко используется в области мониторинга инфраструктуры, приложений и различных метрик для анализа производительности и эффективности системы.

👍Ссылка: https://grafana.com

#work #seo #search #telega #info #podcast #ml #dl

❓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

❓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

❓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

❓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

❓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

https://developers.sber.ru/link/gc4tg - теперь открыт для всех, заходите юзайте и вносим в список софта.