❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_118 (Часть_1)

🔠Q_118: Что такое Apache NiFi ?

Apache Nifi - это открытая платформа для обработки и распределения данных в реальном времени. Она разработана для работы с большими объемами данных и позволяет создавать сложные потоки данных для их обработки, маршрутизации и преобразования. Apache Nifi имеет визуальный интерфейс, который облегчает процесс создания и настройки потоков данных.

Сcылка: https://nifi.apache.org

#ApacheNifi #DataProcessing #RealTimeData #DataDistribution #DataStreams #DataRouting #DataTransformation #DataIntegration #DataManagement #DataAutomation #BigData #DataSources #Databases #Files #IOT #DataMonitoring #BusinessProcesses #Filtering #Routing #Transformation #Aggregation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_118 (Часть_2)

🔠Q_118: Что такое Apache NiFi ?

С помощью Apache Nifi можно интегрировать различные источники данных, такие как базы данных, файлы, сенсоры IoT и другие, а также управлять потоками данных в режиме реального времени. Это позволяет организациям эффективно обрабатывать и мониторить данные, а также автоматизировать различные бизнес-процессы. Apache Nifi поддерживает большое количество операций обработки данных, включая фильтрацию, маршрутизацию, трансформацию, агрегацию и др.

Сcылка: https://nifi.apache.org

#ApacheNifi #DataProcessing #RealTimeData #DataDistribution #DataStreams #DataRouting #DataTransformation #DataIntegration #DataManagement #DataAutomation #BigData #DataSources #Databases #Files #IOT #DataMonitoring #BusinessProcesses #Filtering #Routing #Transformation #Aggregation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_124

🔠Q_124: Что такое apache parquet ?

Apache Parquet - это формат хранения данных, используемый для эффективного хранения и обработки структурированных данных в экосистеме Hadoop.

Parquet был разработан для решения проблемы эффективного хранения больших объемов данных, где каждый файл паркета содержит журнал, или сегмент, который легко читается и записывается независимо от других сегментов.

Формат Parquet поддерживает сжатие данных и обеспечивает эффективную селективность столбцов при чтении данных, что позволяет снизить нагрузку на процессор и объем используемой памяти при обработке данных.

Parquet также обеспечивает схему данных и порядок столбцов, что улучшает производительность при выполнении запросов.

Cсылка: https://parquet.apache.org/docs/

#apache #parquet #datastorage #hadoop #dataprocessing #bigdata #efficiency #compression #selectivity #columnarstorage #dataschema #queryperformance

🧭Аналитика статей по Машиному обучению №5

〽️Японский футбольный союз регби внедрил платформу Game Analytics для анализа данных и принятия решений.
〽️Flock Consulting разработала автоматизированный конвейер данных на базе Azure для обработки и анализа данных.
〽️Платформа Game Analytics предоставляет информацию тренерам и руководству для принятия решений.
〽️Внедрение платформы Game Analytics улучшило оперативность использования данных и принятие решений.
〽️Сочетание спортивного чутья и технологических знаний отличает Flock Consulting как специалиста в этой области.
〽️Japan Rugby продолжит использовать Flock Consulting для управления потоками данных и улучшения информационных панелей.

👉Ссылка: https://itbrief.com.au/story/exclusive-flock-powers-up-data-analytics-for-japan-s-rugby-football-union

#JapaneseFootballUnion #Rugby #GameAnalytics #FlockConsulting #Azure #DataProcessing #DecisionMaking #DataAnalytics #Platform #Sports #Technology #dataflows #InformationPanels

❓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

❓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

❓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

❓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

❓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

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_157

🔠Что такое Spark и как он устроен ? (Часть_1)

Apache Spark - это открытая высокопроизводительная вычислительная система, разработанная для обработки и анализа больших объемов данных параллельно и распределено. Он предоставляет удобный и мощный API для работы с данными и выполнения различных вычислительных задач.

Основные компоненты и особенности Apache Spark:

1. Распределенная обработка данных: Spark позволяет обрабатывать данные на кластере, где данные разбиваются на наборы разделов (partitions) и обрабатываются параллельно на нескольких узлах.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_157

🔠Что такое Spark и как он устроен ? (Часть_2)

2. Resilient Distributed Datasets (RDD): RDD представляет собой основную абстракцию данных в Spark. Он представляет нераспределенную и неизменяемую коллекцию объектов, которая может быть параллельно обработана. RDD обеспечивает устойчивость к сбоям и автоматическую восстанавливаемость.

3. API на разных языках: Spark предоставляет API на разных языках программирования, включая Scala, Java, Python и R. Это делает его доступным для разработчиков с разными предпочтениями языка.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_157

🔠Что такое Spark и как он устроен ? (Часть_3)

4. Модули для различных задач: Spark предлагает модули для различных вычислительных задач, таких как Spark SQL для обработки структурированных данных с помощью SQL-подобного синтаксиса, Spark Streaming для обработки данных в реальном времени, MLlib для машинного обучения и GraphX для анализа графов.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_157

🔠Что такое Spark и как он устроен ? (Часть_4)

5. Оптимизация и интеграция с другими инструментами: Spark включает различные оптимизации, такие как ленивые вычисления, определение оптимального плана выполнения и кэширование промежуточных результатов. Он также интегрируется с другими инструментами, такими как Hadoop, Hive, HBase и другими, что позволяет использовать существующую инфраструктуру и инструменты.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_158

🔠Какие есть аналоги Spark ?

1. Hadoop MapReduce: Это фреймворк для обработки больших объемов данных, основанный на модели MapReduce. Он предоставляет распределенную обработку данных на кластере и является основным компонентом Apache Hadoop.

2. Apache Flink: Это распределенная система обработки потоковых данных и пакетных данных. Flink предлагает высокую производительность, низкую задержку и обработку данных в реальном времени. Он также обладает гибким API для различных операций над данными.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_158

🔠Какие есть аналоги Spark ? (Часть_2)

3. Apache Storm: Это фреймворк для обработки потоковых данных в реальном времени. Storm предоставляет возможность обрабатывать высокоскоростные потоки данных в режиме реального времени с гарантированными характеристиками надежности.

4. Databricks: Это облачная платформа для анализа данных, основанная на Apache Spark. Databricks предлагает среду для разработки, выполнения и мониторинга Spark-приложений, а также инструменты для визуализации и совместной работы с данными.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_158

🔠Какие есть аналоги Spark ? (Часть_3)

5. Google Cloud Dataflow: Это управляемый сервис для обработки потоковых и пакетных данных в облаке Google Cloud Platform. Dataflow предоставляет гибкость в выборе модели программирования, поддерживая как модель MapReduce, так и модель обработки потоков данных.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_159

🔠 Apache Storm - что это и как он устроен ? (Часть_1)

Apache Storm - это распределенный и масштабируемый фреймворк для обработки потоковых данных в реальном времени. Он предоставляет возможность обрабатывать высокоскоростные потоки данных с низкой задержкой и гарантированными характеристиками надежности.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_160

🔠 Apache Storm - что это и как он устроен ? (Часть_2)

Некоторые ключевые особенности Apache Storm:

1. Модель обработки данных: Storm базируется на модели потоковых данных (streaming data model), где данные обрабатываются по мере их поступления в систему. Он обеспечивает непрерывную и независимую обработку данных, что позволяет анализировать и реагировать на данные в реальном времени.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_160

🔠 Apache Storm - что это и как он устроен ? (Часть_3)

2. Распределенная обработка: Storm может быть развернут на кластере из множества узлов, что позволяет обрабатывать данные параллельно и масштабировать систему для обработки больших объемов данных и высоких нагрузок.

3. Гарантированная обработка данных: Storm обеспечивает гарантированную обработку данных, что означает, что данные не будут потеряны и обработаны хотя бы один раз. Он использует механизмы переупорядочивания и повторной обработки (replay) для обеспечения надежности обработки данных.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_160

🔠 Apache Storm - что это и как он устроен ? (Часть_3)

4. Масштабируемость и отказоустойчивость: Storm обладает встроенными механизмами для обнаружения сбоев и автоматического восстановления. Он может автоматически переназначать задачи (tasks) на другие узлы в случае сбоя, обеспечивая непрерывную работу системы.

5. Расширяемость и гибкость: Storm предоставляет гибкое API и возможность разработки пользовательских компонентов для обработки данных. Он также интегрируется с другими инструментами и системами, такими как Apache Hadoop, Apache Kafka и другими.

#ApacheSpark #bigdataprocessing #distributedcomputing #parallelprocessing #dataanalysis #highperformancecomputing #dataprocessing #API