回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
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回答:大数据是处理海量数据的一种技术，你说的写SQL只能处理结构化数据，更多的是非结构化数据（文本数据），和半结构化数据。并且通过SQL处理的数据量一般很少，几个T就根本不行，大数据涉及存储（存储级别为PB级别），资源调度（一般是分布式系统，不是一台机器），计算框架（hadoop;storm;spark）这三部分，缺一不可，你说的写SQL只是相当于计算框架（勉强算得上，性能差远了）。
tracymac7
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...，成本非常低，可以升降配。阿里的云市场有各种业务的解决方案。 企业和个人最大的区别就是企业面向的用户众多，对访问速度和数据安全性要求非常高。试想下你的网站三天两头被黑客攻击，网站被黑了，数据没了，这样...
...者必看，吸取教训啊！ 原文：Redis 的 KEYS 命令引起 RDS 数据库雪崩，RDS 发生两次宕机，造成几百万的资金损失 作者：陈浩翔 Fundebug经授权转载，版权归原作者所有。 最近的互联网线上事故发生比较频繁，2018 年 9 月 19 号顺丰...
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一、需求 有赞大数据技术应用的早期，我们使用 Sqoop 作为数据同步工具，满足了 MySQL 与 Hive 之间数据同步的日常开发需求。 随着公司业务发展，数据同步的场景越来越多，主要是 MySQL、Hive 与文本文件之间的数据同步，Sqoop 已...
...网易云社区，了解更多网易技术产品运营经验。 我们把数据库里部分或全部 Schema和数据迁移到另一个实例的行为称为实例迁移，将导出数据的实例称为源实例，导入数据的实例称为目标实例。 根据迁移数据库类型的不同，可...
...、内容交付等等，这些正是云原生数据库可以为用户提供解决方案的场景。数据库的未来：云原生+分布式全球知名咨询公司Gartner指出，云计算将主导数据库市场的未来，到2022年，75％的数据库将被部署或迁移至云平台，只有25...
...开发环节需要处理号几个地方，才能更轻松的扩展： 1，数据库单独运行 这个最简单，相信只要用到了数据库的网站，大部分都是已经可以轻松实现网站和数据库分离的模式。之所以强调这点，就是因为，网站真的到了访问量大...
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...个人最大的区别就是企业面向的用户众多，对访问速度和数据安全性要求非常高。试想下你的网站三天两头被黑客攻击，网站被黑了，数据没了，这样的网站怎么能吸引到用户呢。 对于个人站长，用户基数不是非常大，我认识...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
马龙驹
