🔹 Результаты недели: Data Lake vs OLTP 🔹 Что успели изучить за неделю? 🔸 Data Lake и OLTP решают разные задачи: Data Lake хранит сырые, разнородные данные для аналитики и ML, OLTP (Online Transaction Processing — обработка транзакций) нужен для быстрых, согласованных операций. Без Data Lake аналитика превращается в нескончаемый ручной ETL; без OLTP падает консистентность данных.
🔸 lambda-функции полезны для мелких, событийных задач: короткие ETL-шага, триггеры по стримам, фрагменты логики. Они ускоряют прототипирование и снижают операции по поддержке сервера.
🔸 temperature/top-p управляют генерацией текста: temperature регулирует степень случайности, top-p (накопительная вероятность) отсекает редкие варианты. Хак: для предсказуемых ответов — низкий temperature и умеренный top-p.
🔸 Совет: составь mind map пройденных тем — связи Data Lake ↔ OLTP, где вставлять lambda-функции и какие параметры temperature/top-p использовать.
📚 Карта знаний = быстрее вспоминаешь и применяешь.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - ВК Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
