נתוני עתק - חזרה על החומר
- 194 שאלות
- 194 תגובות
- 0% הושלמו
- equalizer סטטיסטיקות
- share שתף
Discuss, Learn and be Happy דיון בשאלות
help
brightness_4
brightness_7
format_textdirection_r_to_l
format_textdirection_l_to_r
כיצד Tez משפר את ביצועי המשימות ב-YARN?
1
| done | ||
הרצאה 13 - Tez מאפשר שימוש חוזר ב-Reducers בין שלבים שונים כדי למנוע קריאות וכתיבות מיותרות לדיסק.
מיין לפי
מוניטין: 40
הרצאה 13 - Tez מאפשר שימוש חוזר ב-Reducers בין שלבים שונים כדי למנוע קריאות וכתיבות מיותרות לדיסק.
מה ההבדל המרכזי בין Spark ל-Hadoop?
1
| done | ||
הרצאה 13 - Spark פועל ישירות על זיכרון ה-RAM, מה שמאפשר חישובים מהירים יותר בהשוואה ל-Hadoop, שמשתמש בעיקר באחסון בדיסק.
כיצד Spark מפחית את הצורך בגישות מרובות ל-File System?
1
| done | ||
הרצאה 13 - RDD מאפשר לשמור נתונים בזיכרון ולבצע חישובים עליהם ישירות, מבלי להיעזר בכתיבות וקריאות מרובות ל-File System.
מהי אחת התכונות המרכזיות של RDD?
1
| done |
הרצאה 13 - RDD מוגדר כאוסף נתונים שאינו משתנה, מה שמפשט את ניהול הנתונים ומאפשר עיבוד מבוזר יעיל יותר.
מהו היתרון של Spark Streaming בהשוואה ל-Hadoop?
1
| done | ||
הרצאה 13 - Spark Streaming מאפשר עיבוד בזמן אמת של זרמי נתונים, בניגוד ל-Hadoop שפועל בגישת Batch.
כיצד Spark SQL משפר את השימוש ב-Spark?
1
| done | ||
הרצאה 13 - Spark SQL מאפשר שימוש ב-SQL בצורה שקופה על נתונים מבוזרים, מה שמקל על משתמשים שעובדים עם שאילתות מובנות.
כיצד Spark תומך ב-Machine Learning?
1
| sentiment_very_satisfied | ||
הרצאה 13 - MLlib מספקת תמיכה מובנית ללמידת מכונה, מה שמאפשר שימוש באלגוריתמים כמו Clustering ו-Classification.
מה ההבדל המרכזי בין Transformation ל-Action ב-Spark?
1
| sentiment_very_satisfied | ||
הרצאה 13 - פעולות Transformation משנות את מבנה ה-RDD, בעוד Actions מבצעות חישובים על הנתונים ומחזירות תוצאה.
מהי הסיבה לכך ש-Spark נחשב ל-"Lazy"?
1
| done | ||
הרצאה 13 - Spark מבצע חישובים רק כאשר מתבקש פלט על ידי המשתמש, מה שמונע חישובים מיותרים ומשפר ביצועים.
מה תפקידו של SparkContext?
1
| done | ||
תרגול 10 - SparkContext הוא נקודת הכניסה הראשית לעבודה עם Spark ומאפשר יצירת RDD, ניהול משאבים ותקשורת עם הקלאסטר.