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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...、Python作品之《雷电战机》 https://pan.baidu.com/s/1o7Ha6eA 大数据阶段 尚硅谷大数据之JavaWEB视频：https://pan.baidu.com/s/1DMJmY8isPW4hFLqIEF0TJA 尚硅谷大数据之Spring视频：https://pan.baidu.com/s/1Q26Cixpv2fGGluUGzKi7Eg 尚硅谷大数据之Sprin...
...，直接上手框架，会很吃力，很容易懵。 7.人工智能和大数据 人工智能和大数据，不是一门技术，而是一个领域，最近两年都很火，也不止于前端。我也觉得是互联网下一波的红利。非常值得关注与学习！这也是一个流行的趋...
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...obe的客户购买门槛、增强了用户粘性，并通过云服务和大数据可以有效地提供增值服务，为盈利创造了充分空间。从毛利率来看，Adobe的表现仍然优秀。2018财年毛利率高达86％，本季度毛利率达85％，远超同行业公司。资料来源...
...T 智能硬件、持续集成／持续交付、DevOps 等领域，以及大数据、人工智能 AI 技术在测试领域的应用。MTSC 大会从专家邀请到内容评审都严格把关，力求务实、能落地、有深度、高质量。很多一线互联网企业如腾讯、阿里、百度、...
...H－II。它比2017年1月研制的第一代RUSH更为强大：每秒采集数据量达到20．16G，含有840个24M的小文件。这是一个典型的数据爆炸时代的新应用，就像人们已经意识到的那样，它对存储设备的要求也充满了新意。它没有平均存储带宽...
... 一、HBase的历史由来 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL）,基于谷歌的BigTable建模，是一个高可靠性、高性能、高伸缩的分布式存储系统，使用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。 一、HBase的历...
...国创新技术公司，一般情况下还是很少发生的。但是华云数据并购Maxta却成功了，在我看来，应该有四大方面的原因。原因一：契合大环境的超融合发展大趋势超融合好不好，看看Dell EMC、VMware、Nutanix等厂商你就知道了。近些年...
...深入学习Pandas的用法。 一、筛选 先建立一个 6X4 的矩阵数据。 dates = pd.date_range(20180830, periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=[A,B,C,D]) print(df) 打印： A B C ...
世界上最有价值的资源已经不再是石油或贵金属，而是数据。通过收集和存储更多的数据，企业可以更进一步优化其产品，从而吸引更多的客户。作为一种无形资产，海量的价值数据不仅改变了商业，无形中也改变了企...
...购的蓬勃发展让淘宝、支付宝用户激增，但这也同时导致数据处理能力不强的阿里身陷囹圄。于是，在国内云计算一片荒芜的情况下，王坚团队的阿里云长达5年的拓荒攻坚战成为一段商业传奇。2018年，根据权威研究机构IDC...
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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...
刘东
