✅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.

❓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

✅Список полезного софта ML/SC №4

Splunk - программное обеспечение для обработки и анализа данных в режиме реального времени. Оно позволяет собирать, индексировать, анализировать и визуализировать данные из различных источников, таких как журналы событий, потоки данных, базы данных и другие.

Splunk используется для мониторинга систем, разведывательного анализа данных, обеспечения безопасности и решения других задач в области аналитики и безопасности.

Оно предоставляет мощные инструменты поиска, корреляции и визуализации данных, а также возможности машинного обучения для автоматического обнаружения аномалий и выявления скрытых паттернов.

👍Ссылка: https://github.com/splunk

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

❓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

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_74 (Часть_1)

🔠Q74: В чем разница между рабочей группой и доменом ?

✔️Ответ

1. Рабочая группа:
- Рабочая группа представляет собой небольшую сеть компьютеров, в которой каждый компьютер является независимым и самостоятельным узлом.
- Компьютеры в рабочей группе могут взаимодействовать друг с другом и обмениваться ресурсами, такими как папки или принтеры, но этот обмен ограничен и полностью контролируется каждым отдельным компьютером. Возможность управления доступами к ресурсам предоставляется только на локальном уровне.
- Рабочая группа не требует сервера и не имеет централизованной системы управления. Каждый компьютер сам отвечает за свою безопасность, обновления и настройки.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.

#apfs #system #os #penetration #server #rc6 #rc5 #qa #analysis #proxy #mask #net

✅Список полезного софта ML/SC №5

Arch-OSINT OS VM (Virtual Machine) - это виртуальная операционная система (основанная на Arch Linux), которая специально создана для выполнения задач связанных с разведкой, сбором информации и открытым исследованием (OSINT - Open-Source Intelligence).

👍Ссылка: https://github.com/MikeHorn-git/arch-osint#-description

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

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_74 (Часть_2)

🔠Q74: В чем разница между рабочей группой и доменом ?

✔️Ответ

2. Домен:
- Домен представляет собой более масштабную и организованную сеть компьютеров, в которой существует центральный сервер, известный как контроллер домена.
- Компьютеры в домене подчиняются контроллеру домена и получают от него настройки и политики безопасности. Контроллер домена хранит централизованную базу данных о пользователях, компьютерах, групповых политиках и других ресурсах.
- В домене установлены правила доступа и системы безопасности, управляемые администраторами домена.
- Домен позволяет легко масштабировать сеть, добавлять и управлять компьютерами и пользователями, а также централизованно управлять политиками безопасности и доступом к ресурсам.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.

#apfs #system #os #penetration #server #rc6 #rc5 #qa #analysis #proxy #mask #net

❓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

❓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

❓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

❓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