❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_155

🔠Как устроена внутри библиотека Polars и почему она лучше Pandas ?

Производительность: Polars была разработана с учетом производительности и масштабируемости. Она использует векторизованные операции и многопоточность для обработки данных эффективно. Это особенно полезно при работе с большими объемами данных, где Polars может значительно ускорить выполнение операций по сравнению с Pandas.

Поддержка распределенных вычислений: Polars предоставляет возможность распределенных вычислений через интеграцию с Apache Arrow и Ray. Это позволяет обрабатывать данные на кластере или в распределенной среде, что может быть полезно для работы с очень большими наборами данных.

#performance #scalability #multithreading #bigdata #Polars #Pandas #distributedcomputing
#ApacheArrow #Ray

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_156

🔠Как устроена внутри библиотека Polars и почему она лучше Pandas ?

Удобный API: Polars предлагает простой и интуитивно понятный API, который легко изучить и использовать. Он предоставляет широкий набор функций и операций для манипулирования данными, включая фильтрацию, сортировку, группировку, объединение и многое другое.

Интеграция с другими инструментами: Polars интегрируется с другими популярными инструментами обработки данных, такими как PySpark и Dask, что обеспечивает большую гибкость и возможность использования существующих инфраструктур и инструментов.

#performance #scalability #multithreading #bigdata #Polars #Pandas #distributedcomputing
#ApacheArrow #Ray

❓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