❓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_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
🔠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
🔠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
🔠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
🔠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
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.
5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.
6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.
5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.
6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_105
🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.
В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.
Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.
В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.
Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_106
🔠Q_106: что такое MapRCDP ?
✔️Ответ:
MapR-CDP (MapR Converged Data Platform) — это инновационная платформа для обработки и анализа данных, предоставляемая компанией MapR Technologies. MapR-CDP объединяет в себе возможности распределенного хранения данных, аналитики, искусственного интеллекта/машинного обучения и потоковой обработки данных в реальном времени в единой интегрированной системе.
Основные компоненты платформы включают в себя распределенную файловую систему MapR-FS, базу данных MapR-DB и систему потоковой обработки данных MapR Streams. MapR-CDP позволяет организациям эффективно управлять большими объемами данных, проводить анализ данных в реальном времени и применять машинное обучение и искусственный интеллект для получения ценных инсайтов.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_106: что такое MapRCDP ?
✔️Ответ:
MapR-CDP (MapR Converged Data Platform) — это инновационная платформа для обработки и анализа данных, предоставляемая компанией MapR Technologies. MapR-CDP объединяет в себе возможности распределенного хранения данных, аналитики, искусственного интеллекта/машинного обучения и потоковой обработки данных в реальном времени в единой интегрированной системе.
Основные компоненты платформы включают в себя распределенную файловую систему MapR-FS, базу данных MapR-DB и систему потоковой обработки данных MapR Streams. MapR-CDP позволяет организациям эффективно управлять большими объемами данных, проводить анализ данных в реальном времени и применять машинное обучение и искусственный интеллект для получения ценных инсайтов.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_107
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_1)
✔️Ответ:
1. MapR-FS (файловая система): MapR использует свою распределенную файловую систему, которая обеспечивает высокую производительность и надежность. MapR-FS обеспечивает прозрачный доступ к данным в реальном времени и поддерживает ACID-транзакции для обеспечения консистентности данных.
2. MapR Control System: Это центральное управляющее приложение, которое позволяет администраторам мониторить и управлять распределенными кластерами MapR.
3. MapR Streams: Это распределенная платформа для обработки потоков данных в реальном времени. Она упрощает разработку и развертывание приложений, которые могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_1)
✔️Ответ:
1. MapR-FS (файловая система): MapR использует свою распределенную файловую систему, которая обеспечивает высокую производительность и надежность. MapR-FS обеспечивает прозрачный доступ к данным в реальном времени и поддерживает ACID-транзакции для обеспечения консистентности данных.
2. MapR Control System: Это центральное управляющее приложение, которое позволяет администраторам мониторить и управлять распределенными кластерами MapR.
3. MapR Streams: Это распределенная платформа для обработки потоков данных в реальном времени. Она упрощает разработку и развертывание приложений, которые могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_107
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. MapR-DB: Это распределенная база данных, основанная на Apache HBase. MapR-DB предоставляет высокую производительность и надежность для хранения и обработки структурированных данных.
5. MapR-XD: Это распределенное хранилище данных для хранения больших объемов данных. MapR-XD предоставляет высокую пропускную способность и масштабируемость для обработки данных.
6. Apache Hadoop и другие инструменты: MapR также включает в себя Apache Hadoop, Spark, Drill и другие инструменты для обработки данных.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. MapR-DB: Это распределенная база данных, основанная на Apache HBase. MapR-DB предоставляет высокую производительность и надежность для хранения и обработки структурированных данных.
5. MapR-XD: Это распределенное хранилище данных для хранения больших объемов данных. MapR-XD предоставляет высокую пропускную способность и масштабируемость для обработки данных.
6. Apache Hadoop и другие инструменты: MapR также включает в себя Apache Hadoop, Spark, Drill и другие инструменты для обработки данных.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_108
🔠Q_108: Что такое Flume ?
✔️Ответ:
Flume является фреймворком для сбора, агрегации и доставки больших объемов данных из различных источников в хранилища данных, такие как Apache Hadoop HDFS или Apache HBase. Он обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость при сборе данных, используя распределенные агенты, называемые агентами Flume.
#flume #apache_hadoop #hdfs #apache_hbase #flume_agents
🔠Q_108: Что такое Flume ?
✔️Ответ:
Flume является фреймворком для сбора, агрегации и доставки больших объемов данных из различных источников в хранилища данных, такие как Apache Hadoop HDFS или Apache HBase. Он обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость при сборе данных, используя распределенные агенты, называемые агентами Flume.
#flume #apache_hadoop #hdfs #apache_hbase #flume_agents
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_117
🔠Q_115: Что такое Apache KNOX ? (Часть_1)
Apache Knox - это обратный прокси-сервер, который предоставляет единую точку доступа для взаимодействия с кластерами Hadoop через REST и HTTP. Он действует в качестве шлюза между клиентами и кластером Hadoop, обрабатывая аутентификацию и обеспечивая безопасное взаимодействие. Некоторые ключевые моменты о Apache Knox:
- Apache Knox действует в качестве обратного прокси, принимая запросы от клиентов и перенаправляя их на соответствующие сервисы Hadoop внутри кластера.
- Он предоставляет единую точку доступа для взаимодействия с кластером Hadoop, упрощая процесс аутентификации и авторизации.
- Apache Knox поддерживает различные механизмы аутентификации, включая LDAP, Kerberos и SAML.
#apache #knox #rest #http
🔠Q_115: Что такое Apache KNOX ? (Часть_1)
Apache Knox - это обратный прокси-сервер, который предоставляет единую точку доступа для взаимодействия с кластерами Hadoop через REST и HTTP. Он действует в качестве шлюза между клиентами и кластером Hadoop, обрабатывая аутентификацию и обеспечивая безопасное взаимодействие. Некоторые ключевые моменты о Apache Knox:
- Apache Knox действует в качестве обратного прокси, принимая запросы от клиентов и перенаправляя их на соответствующие сервисы Hadoop внутри кластера.
- Он предоставляет единую точку доступа для взаимодействия с кластером Hadoop, упрощая процесс аутентификации и авторизации.
- Apache Knox поддерживает различные механизмы аутентификации, включая LDAP, Kerberos и SAML.
#apache #knox #rest #http
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_117
🔠Q_117: Что такое Apache KNOX ? (Часть_2)
- Apache Knox поддерживает различные механизмы аутентификации, включая LDAP, Kerberos и SAML.
- Он обеспечивает безопасное взаимодействие, шифруя трафик между клиентом и кластером Hadoop.
- Apache Knox можно настроить с помощью файла gateway-site.xml, который содержит настройки для различных аспектов шлюза, таких как аутентификация, авторизация, аудит и сопоставление хостов.
- Он поддерживает несколько сервисов Hadoop, включая Hive, HBase, Oozie, Solr и WebHCat.
#apache #knox #rest #http
🔠Q_117: Что такое Apache KNOX ? (Часть_2)
- Apache Knox поддерживает различные механизмы аутентификации, включая LDAP, Kerberos и SAML.
- Он обеспечивает безопасное взаимодействие, шифруя трафик между клиентом и кластером Hadoop.
- Apache Knox можно настроить с помощью файла gateway-site.xml, который содержит настройки для различных аспектов шлюза, таких как аутентификация, авторизация, аудит и сопоставление хостов.
- Он поддерживает несколько сервисов Hadoop, включая Hive, HBase, Oozie, Solr и WebHCat.
#apache #knox #rest #http
⚠️Инструменты для пентеста №2
🔠Q1: ?
Justniffer - это анализатор сетевых протоколов, который может записывать сетевой трафик и создавать настраиваемые журналы. Этот инструмент способен эмулировать файлы журналов веб-сервера Apache, отслеживать время отклика и извлекать все "перехваченные" файлы из HTTP-трафика.
Ссылка: https://onotelli.github.io/justniffer/
#justniffer #networkprotocols #trafficanalysis #networktraffic #logfiles #webserver #apache #responsivetime #fileextraction #httptraffic
🔠Q1: ?
Justniffer - это анализатор сетевых протоколов, который может записывать сетевой трафик и создавать настраиваемые журналы. Этот инструмент способен эмулировать файлы журналов веб-сервера Apache, отслеживать время отклика и извлекать все "перехваченные" файлы из HTTP-трафика.
Ссылка: https://onotelli.github.io/justniffer/
#justniffer #networkprotocols #trafficanalysis #networktraffic #logfiles #webserver #apache #responsivetime #fileextraction #httptraffic
❓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
🔠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
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_128
🔠Что за формат данных Apache ORC ?
👉Ответ: Apache ORC (Optimized Row Columnar) — это формат хранения данных, разработанный Apache Software Foundation. Он предназначен для эффективного и компактного хранения структурированных данных, особенно для аналитических нагрузок.
ORC представляет собой гибридный формат, который использует преимущества как строкового, так и столбцового подходов к хранению данных. Данные в ORC-файлах организованы в столбцах, что позволяет эффективно сжимать и быстро обрабатывать отдельные столбцы. Это помогает улучшить производительность при выполнении запросов, так как обычно только несколько столбцов данных должны быть прочитаны для выполнения операции.
Кроме того, ORC поддерживает различные методы сжатия данных, включая Snappy, Zlib и LZO, что позволяет сократить размер файла и увеличить скорость чтения и записи.
😎Ссылка: https://habr.com/ru/companies/alfastrah/articles/458552/
#apache #orc #hadoop
🔠Что за формат данных Apache ORC ?
👉Ответ: Apache ORC (Optimized Row Columnar) — это формат хранения данных, разработанный Apache Software Foundation. Он предназначен для эффективного и компактного хранения структурированных данных, особенно для аналитических нагрузок.
ORC представляет собой гибридный формат, который использует преимущества как строкового, так и столбцового подходов к хранению данных. Данные в ORC-файлах организованы в столбцах, что позволяет эффективно сжимать и быстро обрабатывать отдельные столбцы. Это помогает улучшить производительность при выполнении запросов, так как обычно только несколько столбцов данных должны быть прочитаны для выполнения операции.
Кроме того, ORC поддерживает различные методы сжатия данных, включая Snappy, Zlib и LZO, что позволяет сократить размер файла и увеличить скорость чтения и записи.
😎Ссылка: https://habr.com/ru/companies/alfastrah/articles/458552/
#apache #orc #hadoop
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_130 (Часть_1)
🔠Как устроен RCFile ?
RCFile (Record Columnar File) - это формат хранения данных в столбцовом формате. Он разработан для улучшения производительности чтения и записи больших объемов данных. Вот некоторая информация о том, как устроен RCFile:
1. Блоки данных: RCFile разбивает данные на блоки фиксированного размера, обычно 64 или 128 Кб. Большие файлы разбиваются на множество таких блоков.
2. Заголовок блока: Каждый блок начинается с заголовка, содержащего метаданные. Заголовок включает в себя информацию о сжатии столбцов, оффсеты и длины столбцов в блоке, а также информацию о наличии или отсутствии значений NULL.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop
#big_data #data_serialization
#compression #indexing
#apache_hive
🔠Как устроен RCFile ?
RCFile (Record Columnar File) - это формат хранения данных в столбцовом формате. Он разработан для улучшения производительности чтения и записи больших объемов данных. Вот некоторая информация о том, как устроен RCFile:
1. Блоки данных: RCFile разбивает данные на блоки фиксированного размера, обычно 64 или 128 Кб. Большие файлы разбиваются на множество таких блоков.
2. Заголовок блока: Каждый блок начинается с заголовка, содержащего метаданные. Заголовок включает в себя информацию о сжатии столбцов, оффсеты и длины столбцов в блоке, а также информацию о наличии или отсутствии значений NULL.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop
#big_data #data_serialization
#compression #indexing
#apache_hive
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_130 (Часть_1)
🔠Как устроен RCFile ? (Часть_2)
3. Колонки данных: После заголовка каждого блока содержатся столбцы данных. Для каждого столбца создается отдельный поток данных. Все значения столбца сериализуются последовательно и записываются в блок. Значения могут быть сжаты для снижения требуемого места хранения и улучшения производительности чтения.
4. Индекс: RCFile поддерживает индекс, который позволяет быстро локализовать данные в блоках. Индекс облегчает поиск значений по ключу и выполнение операций, таких как фильтрация и слияние данных.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
🔠Как устроен RCFile ? (Часть_2)
3. Колонки данных: После заголовка каждого блока содержатся столбцы данных. Для каждого столбца создается отдельный поток данных. Все значения столбца сериализуются последовательно и записываются в блок. Значения могут быть сжаты для снижения требуемого места хранения и улучшения производительности чтения.
4. Индекс: RCFile поддерживает индекс, который позволяет быстро локализовать данные в блоках. Индекс облегчает поиск значений по ключу и выполнение операций, таких как фильтрация и слияние данных.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_130 (Часть_3)
🔠Как устроен RCFile ? (Часть_3)
5. Компрессия: RCFile поддерживает сжатие данных для уменьшения размера файлов и ускорения операций ввода-вывода. Для каждого столбца можно указать схему сжатия. Некоторые из поддерживаемых схем сжатия включают Gzip, LZO и Snappy.
6. Сериализация: Значения столбцов сериализуются перед записью в блок и десериализуются при чтении. RCFile использует схему сериализации, чтобы преобразовать значения в байты и наоборот.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
🔠Как устроен RCFile ? (Часть_3)
5. Компрессия: RCFile поддерживает сжатие данных для уменьшения размера файлов и ускорения операций ввода-вывода. Для каждого столбца можно указать схему сжатия. Некоторые из поддерживаемых схем сжатия включают Gzip, LZO и Snappy.
6. Сериализация: Значения столбцов сериализуются перед записью в блок и десериализуются при чтении. RCFile использует схему сериализации, чтобы преобразовать значения в байты и наоборот.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_131
🔠Где и зачем используют формат Record Columnar File ?
Формат record columnar file используется для хранения и организации структурированных данных, таких как таблицы или базы данных. Он широко используется в системах управления базами данных (СУБД) для хранения и обработки больших объемов данных.
Преимущество формата record columnar file заключается в его эффективности и оптимизации использования ресурсов. Вместо хранения данных по строкам, как в традиционной форме записи, record columnar file организует данные по столбцам. Это позволяет сжимать данные более эффективно и улучшает быстродействие запросов к базе данных.
Некоторые популярные СУБД, которые используют формат record columnar file, включают Apache Parquet, Apache ORC и ClickHouse.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive
🔠Где и зачем используют формат Record Columnar File ?
Формат record columnar file используется для хранения и организации структурированных данных, таких как таблицы или базы данных. Он широко используется в системах управления базами данных (СУБД) для хранения и обработки больших объемов данных.
Преимущество формата record columnar file заключается в его эффективности и оптимизации использования ресурсов. Вместо хранения данных по строкам, как в традиционной форме записи, record columnar file организует данные по столбцам. Это позволяет сжимать данные более эффективно и улучшает быстродействие запросов к базе данных.
Некоторые популярные СУБД, которые используют формат record columnar file, включают Apache Parquet, Apache ORC и ClickHouse.
#RCFile #data_storage_format #columnar_storage #hadoop #big_data #data_serialization #compression #indexing #apache_hive