回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
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回答:干货预警，全文12288字，配图100+，阅读需要20分钟。赶时间的朋友先点赞▲收藏★评论~给大家推荐四款免费的可视化工具分别是：Excel、Power BI,Fourish网站、镝数图表。E01.Excel数据可视化到底有多强大？1-1.到底什么是数据可视化？数据可视化，可以帮助我们更具象地了解一个事物的特性。例如中国的人口东多西少，利用地图就能很好理解，差异大概有多大。中国县级市/区分布图1-...
roadtogeek
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回答:现在有幸参与传统银行数字化转型，负责技术架构部分的转型设计。高性能的数据架构（High Performance Data Architecture），正是我们架构转型的重点。随着科技的蓬勃发展、社交网络的广泛使用、线上消费的普及、数据挖掘的技术提升等大趋势，全球银行业正迎来一场声势浩大的数字化创新浪潮。数字化为消费者的生活及行为模式带来翻天覆地的变化，也孵化出一批新型的金融科技(Fintech)竞...
Lowky
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回答:以mysql为列：1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热...
Vultr
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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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为什么需要架构可视化 随着企业进行微服务架构改造，系统架构复杂度越来越高，架构变化日益频繁，微服务改造后的实际架构模型可能与预期已经产生了巨大差异，架构师或系统运维人员很难准确记忆所有资源实例的构成...
...过去，可能十年前就是我刚开始参加工作的时候，线上的架构基本就是在线和离线两套系统，在线是 Oracle 和 MySQL，离线是一套 Hadoop 或者一个纯离线的数据仓库。但最近这两年越来越多的业务开始强调敏捷、微服务和中台化，...
...过去，可能十年前就是我刚开始参加工作的时候，线上的架构基本就是在线和离线两套系统，在线是 Oracle 和 MySQL，离线是一套 Hadoop 或者一个纯离线的数据仓库。但最近这两年越来越多的业务开始强调敏捷、微服务和中台化，...
...，可以很好的适应大数据量的需求。 图 2 起初卡思数据架构图 但是随着业务发展，暴露出一些问题。 MySQL 在大数据量的场景下，查询性能难以满足要求，并且扩展能力偏弱，如果采用分库分表方式，需要对业务代码进行全面...
...，可以很好的适应大数据量的需求。 图 2 起初卡思数据架构图 但是随着业务发展，暴露出一些问题。 MySQL 在大数据量的场景下，查询性能难以满足要求，并且扩展能力偏弱，如果采用分库分表方式，需要对业务代码进行全面...
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...
