Devopsadept
- Apa itu scalable data lake?
- Apa lima zona yang harus dipertimbangkan setiap danau data?
- Bagaimana Data Lake Diatur?
- Format data mana yang terbaik untuk Data Lake?
- Apa yang lebih baik dari danau data?
- Mengapa Data Lakes Dapat Diukur?
- Basis data mana yang sangat terukur?
- Adalah data danau ETL atau ELT?
- Berapa banyak lapisan yang dimiliki danau data?
- Apa perbedaan antara danau data dan CDP?
- Apakah danau data membutuhkan skema?
- Apa metode optimisasi terbaik?
- Apa empat langkah optimasi?
- Apa optimasi data besar?
- Apa tiga bagian dari model optimasi?
Apa itu scalable data lake?
Sistem file yang sangat terukur dan terdistribusi untuk mengelola volume data yang sangat besar (e.G., Sistem File Terdistribusi Apache Hadoop atau HDFS) Sistem penyimpanan data yang sangat terukur untuk menyimpan dan mengelola data (e.G., Amazon S3) Kerangka kerja streaming data real-time untuk memindahkan data secara efisien antara sistem yang berbeda (e.G., Apache Kafka)
Apa lima zona yang harus dipertimbangkan setiap danau data?
Tidak ada dua danau data yang dibangun persis sama. Namun, ada beberapa zona utama yang melaluinya data umum mengalir: zona konsumsi, zona pendaratan, zona pemrosesan, zona data olahan dan zona konsumsi.
Bagaimana Data Lake Diatur?
Danau data adalah toko untuk semua jenis data dari berbagai sumber. Data dalam bentuk alami disimpan sebagai data mentah, dan skema dan transformasi diterapkan pada data mentah ini untuk mendapatkan wawasan bisnis yang berharga tergantung pada pertanyaan kunci yang coba dijawab oleh bisnis.
Format data mana yang terbaik untuk Data Lake?
Format Berorientasi Kolom Terkompresi-Format ini adalah kuda kerja dari sebagian besar danau data. Mereka memberikan kinerja yang wajar di bawah berbagai beban kerja dan hemat ruang dari perspektif penyimpanan. Baik parket atau orc cenderung berperan di danau data Anda.
Apa yang lebih baik dari danau data?
Faktanya, satu-satunya kesamaan nyata di antara mereka adalah tujuan tingkat tinggi mereka menyimpan data. Perbedaannya penting karena melayani tujuan yang berbeda dan membutuhkan set mata yang berbeda untuk dioptimalkan dengan benar. Sementara danau data berfungsi untuk satu perusahaan, gudang data akan lebih cocok untuk yang lain.
Mengapa Data Lakes Dapat Diukur?
Data Lake Agility memungkinkan beberapa metode analitik dan canggih untuk menafsirkan data. Menjadi skema saat dibaca membuat data danau diskalakan dan fleksibel. Data Lakes mendukung kueri yang memerlukan analisis mendalam dengan mengeksplorasi informasi ke sumbernya ke pertanyaan yang memerlukan laporan sederhana dengan data ringkasan.
Basis data mana yang sangat terukur?
Mengapa database NoSQL lebih diskalakan daripada database RDBMS? Database NoSQL biasanya dibangun berdasarkan desain untuk lingkungan basis data terdistribusi, memungkinkan mereka untuk mengambil keuntungan dari lebih banyak ketersediaan dan solusi bawaan jejaring partisi, yang kadang-kadang datang sebagai tradeoff untuk konsistensi.
Adalah data danau ETL atau ELT?
Dengan ETL, data mentah tidak tersedia di gudang data karena diubah sebelum dimuat. Dengan ELT, data mentah dimuat ke gudang data (atau danau data) dan transformasi terjadi pada data yang disimpan.
Berapa banyak lapisan yang dimiliki danau data?
Kami mungkin menganggap Data Lakes sebagai repositori tunggal. Namun, kami memiliki fleksibilitas untuk membaginya menjadi lapisan yang terpisah. Dari pengalaman kami, kami dapat membedakan 3-5 lapisan yang dapat diterapkan pada kebanyakan kasus.
Apa perbedaan antara danau data dan CDP?
Salah satu perbedaan utama adalah bahwa Data Lakes menyimpan data dalam keadaan mentah mereka, sedangkan CDP mengotomatiskan konsumsi dengan aturan untuk kualitas dan tata kelola. Ini berarti danau data membutuhkan para ilmuwan dan insinyur data untuk menyiapkan data untuk dianalisis dengan membersihkan dan mendeduplikasi.
Apakah danau data membutuhkan skema?
Gudang data memiliki model skema-on-write, artinya mereka membutuhkan skema terstruktur yang jelas sebelum menyimpan data. Dengan demikian, sebagian besar persiapan data terjadi sebelum penyimpanan. Data Data memiliki model skema-in-bacaan, artinya mereka tidak memerlukan skema yang telah ditentukan untuk menyimpan data.
Apa metode optimisasi terbaik?
Metode keturunan gradien adalah metode optimasi paling populer. Gagasan dari metode ini adalah memperbarui variabel secara iteratif dalam arah (berlawanan) gradien fungsi objektif.
Apa empat langkah optimasi?
Proses optimasi konversi memiliki empat langkah utama: penelitian, pengujian, implementasi, dan analisis.
Apa optimasi data besar?
Optimalisasi data besar menyangkut dimensi data yang tinggi, perubahan dinamis dalam data dan masalah dan algoritma multiobjective. Dalam pembelajaran mesin, algoritma optimasi banyak digunakan untuk menganalisis volume data yang besar dan untuk menghitung parameter model yang digunakan untuk prediksi atau klasifikasi [9].
Apa tiga bagian dari model optimasi?
Model optimasi adalah terjemahan dari karakteristik utama masalah bisnis yang Anda coba selesaikan. Model ini terdiri dari tiga elemen: fungsi objektif, variabel keputusan dan kendala bisnis.
