Вопросы по теме 'google-cloud-dataproc'
Укажите версию коннектора при инициализации кластера с помощью API-интерфейса cluster.create.
Я использую API cluster.create в Python для создания кластеров в Dataproc.
{
"projectId": "my-project-id",
"clusterName": "example-cluster",
"config": {
"configBucket": "",
"gceClusterConfig": {
"subnetworkUri": "default",
"zoneUri":...
21.01.2024
GCP Dataflow, Dataproc, Bigtable
Я выбираю службы для написания и преобразования сообщений JSON из Cloud Pub / Sub в BigQuery для конвейера данных в Google Cloud. Я хочу минимизировать затраты на обслуживание. Я также хочу отслеживать и учитывать объем входных данных, который будет...
20.01.2024
Доступ к файлу в качестве аргумента для драйвера PySpark - Google Dataproc Jobs
В рамках PySpark Job on gcloud dataproc у нас есть несколько файлов, один из них — json , который передается в файл python драйвера. Сам файл драйвера находится в хранилище Google (файловая система gs).
Мы пытаемся отправить это задание с...
22.11.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..