Apache Spark против Hadoop: решающее противостояние в обработке больших объемов данных

Apache Spark против Hadoop: решающее противостояние в обработке больших объемов данных

Когда речь заходит о мире больших данных, часто вспоминают два имени: Apache Hadoop и Apache Spark. Эти гиганты в области распределённых вычислений стали основным решением для обработки огромных наборов данных. Однако они отличаются друг от друга, как день и ночь. В этой статье мы рассмотрим особенности каждого из них, сравним их архитектуры, варианты использования и уникальные преимущества. Hadoop-экосистема Apache Hadoop — ветеран мира больших данных. Он разработан Apache Software Foundation для работы с огромными объёмами данных путём распределения обработки между кластером узлов....

21 октября 2024 10:00 · 4 минуты · 1 слово · Maxim Zhirnov
Преимущества отказа от строгого следования гибким методологиям

Преимущества отказа от строгого следования гибким методологиям

Концепция Agile: почему строгое следование принципам не всегда лучший подход В мире разработки программного обеспечения методология Agile стала настоящим трендом последнего десятилетия. От стартапов до гигантских корпораций — все стремятся внедрить гибкие методы управления проектами, такие как Scrum и Kanban. И это неудивительно, ведь Agile обещает гибкость, быстрые результаты и удовлетворённость клиентов. Однако в стремлении применять эти методы многие команды забывают о том, что «один размер не подходит всем». Вот почему отклонение от строгого следования принципам Agile может быть благом....

21 октября 2024 06:00 · 4 минуты · 716 слов · Maxim Zhirnov
Внедрение интегрированного обучения в системах машинного обучения

Внедрение интегрированного обучения в системах машинного обучения

Что такое федеративное обучение? В мире машинного обучения традиционный подход к обучению моделей искусственного интеллекта (ИИ) подразумевает централизацию огромных объёмов данных в одном месте. Однако такой метод имеет ряд недостатков, особенно когда речь идёт о конфиденциальности и безопасности данных. Здесь на помощь приходит федеративное обучение (federated learning), которое представляет собой децентрализованный и защищающий конфиденциальность способ обучения моделей ИИ. Как работает федеративное обучение Для понимания работы федеративного обучения рассмотрим этот процесс шаг за шагом:...

20 октября 2024 17:00 · 2 минуты · 370 слов · Maxim Zhirnov
Разработка и развертывание бессерверных приложений с помощью AWS SAM

Разработка и развертывание бессерверных приложений с помощью AWS SAM

Введение в AWS SAM В постоянно развивающемся мире разработки программного обеспечения бессерверная архитектура стала настоящим прорывом, позволяя разработчикам сосредоточиться на написании кода, не беспокоясь об основной инфраструктуре. Одним из самых мощных инструментов в этой области является AWS Serverless Application Model (AWS SAM). В этой статье мы рассмотрим мир AWS SAM и изучим, как он упрощает разработку и развёртывание бессерверных приложений. Что такое AWS SAM? AWS SAM — это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания бессерверных приложений....

20 октября 2024 14:00 · 2 минуты · 389 слов · Maxim Zhirnov
Разработка масштабируемой архитектуры для высоконагруженных систем

Разработка масштабируемой архитектуры для высоконагруженных систем

Концепция высокой нагрузки: почему важна масштабируемость В мире разработки программного обеспечения одна из самых сложных задач — это создать систему, которая может выдержать высокие нагрузки. Представьте себе ваше приложение как популярный ночной клуб: хорошо, когда в нём много людей, но если вышибалы не могут справиться с толпой, всё может пойти не так. Именно здесь вступает в игру масштабируемая архитектура, гарантируя, что ваша система справится с нагрузкой без проблем. Понимание высокой нагрузки...

20 октября 2024 10:00 · 3 минуты · 622 слова · Maxim Zhirnov