❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_114

🔠Q_114: Что такое Mahout ?

✔️Ответ:

Mahout — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий набор алгоритмов и инструментов для классификации, кластеризации, регрессии и анализа данных. Она поддерживает различные типы данных, включая текстовые данные, изображения и видео, а также может работать с различными СУБД, включая MySQL, PostgreSQL и Oracle. Mahout имеет простой интерфейс командной строки и API, которые позволяют интегрироваться с другими инструментами, такими как Apache Kafka, Apache Spark и Microsoft Azure Data Lake.

#mahout #machinelearning #classification #clustering #regression #dataanalysis #textdata #imagedata #videodata #mysql #postgresql #oracle #commandlineinterface #api #integration #apachekafka #apachespark #microsoftazuredatalake

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_115

🔠Q_115: Что такое MLlib ?

MLlib — это библиотека машинного обучения, которая предоставляет функции для обучения нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения. Она поддерживает различные типы данных, включая изображения, видео и тексты, а также может работать с различными СУБД, включая MySQL, PostgreSQL и Oracle. MLlib имеет простой интерфейс командной строки и API, которые позволяют интегрироваться с другими инструментами, такими как Apache Kafka, Apache Spark и Microsoft Azure Data Lake.

#mllib #machinelearning #neuralnetworks #algorithms #datatypes #images #videos #texts #databases #mysql #postgresql #oracle #commandlineinterface #api #integration #apachekafka #apachespark #microsoftazure #datalake

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_116

🔠Q_115: Что такое MLlib ?

Solr — это поисковая система, которая использует алгоритм поиска Lucene и позволяет искать документы по различным критериям, таким как ключевые слова, тематические категории и метаданные. Solr поддерживает различные форматы документов, такие как HTML, PDF, JSON и XML, а также может работать с различными СУБД, включая MySQL, PostgreSQL и Oracle. Solr имеет простой интерфейс командной строки и API, которые позволяют интегрироваться с другими инструментами, такими как Apache Kafka, Apache Spark и Microsoft Azure Data Lake.

#solr #search #lucene #documentsearch #keywords #thematiccategories #metadata #html #pdf #json #xml #databases #mysql #postgresql #oracle #commandlineinterface #API #integration #apachekafka #apachespark #microsoftazure #datalake

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_127

🔠Что такое ?

👉Ответ: OSMNX - это пакет Python, который позволяет загружать пространственные геометрии и моделировать, проектировать, визуализировать и анализировать реальные уличные сети из API-интерфейсов OpenStreetMap.

conda config --prepend channels conda-forge
conda create -n ox --strict-channel-priority osmnx

import osmnx as ox
graph = ox.graph_from_place('Berlin, Germany')

ox.plot_graph(graph)

Ccылка: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/654239/

#osmnx #python #spatialgeometry #streetnetworks #visualization #analysis #openstreetmap #api

❓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