回答:随着云计算的高速发展，越来越多的应用需要存储海量数据，并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求，传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求。作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用，越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储。什么是MongoDB？MongoDB[1] 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C 语言编写。旨...
Enlightenment
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回答:首先需要明确一点的是，ElasticSearch和MongoDB是不同的技术选型，两者定位不同，是不能混为一谈和相互替代的。ElasticSearch是企业级搜索引擎ElasticSearch是用Java语言基于Lucene开发的分布式搜索服务器，对外提供RESTful API，而且慢慢演变成了数据分析和可视化系统（如：ELK）。ES可以当成是一种特殊的NoSQL。优点：查询性能高、高效分词、支持...
RaoMeng
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回答:1. 如果你对数据的读写要求极高，并且你的数据规模不大，也不需要长期存储，选redis；2. 如果你的数据规模较大，对数据的读性能要求很高，数据表的结构需要经常变，有时还需要做一些聚合查询，选MongoDB；3. 如果你需要构造一个搜索引擎或者你想搞一个看着高大上的数据可视化平台，并且你的数据有一定的分析价值或者你的老板是土豪，选ElasticSearch；4. 如果你需要存储海量数据，连你自己都...
xiao7cn
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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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...务描述 大数据的 ODS（Operational Data Store） 以前选型的是 MongoDB，ODS 与支持 SaaS 服务的 RDS 进行数据同步。初期的设想是线上的复杂 SQL、分析 SQL，非核心业务 SQL 迁移到大数据的 ODS层。同时 ODS 也作为大数据的数据源，可以...
...QPS 大于 5000】，对于低频冷数据可以使用 MySQL/ElasticSearch/MongoDB 等基于磁盘的存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小在操作时速度更快、效率更高！ 2. 不同的业务数据要分开存储 不要将不相关的业务数据都放到一个 Redis ...
...QPS 大于 5000】，对于低频冷数据可以使用 MySQL/ElasticSearch/MongoDB 等基于磁盘的存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小在操作时速度更快、效率更高！ 2. 不同的业务数据要分开存储 不要将不相关的业务数据都放到一个 Redis ...
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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
