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: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:近年来，大数据非常火，人人都谈大数据。但也有人认为，大数据是华而不实，没有什么实际意义。那么大数据究竟是什么？大数据能为我们带来什么呢？我们一起来看一看。大数据是什么？对于很多人来说，当第一次听到大数据这个词的时候，就会自然而然地从字面上去理解：大数据就是大量的数据，大数据技术就是大量数据的存储和处理技术。然而，事实并非如此，大数据比我们一般的想象更为复杂。大数据技术不只是一项数据处理和存储的技术...
Julylovin
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回答:这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础...
alexnevsky
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回答:数据已被国家层面定义为共创共享、可分配的生产要素，这必将极大的助力大数据在2020年的发展。这里，简单说几点来年的发展趋势：1.脱敏流通可分配即可流通，但是一定是合规、合法的。怎样才能合规、合法？这得依靠一些底层的公允脱敏技术，不具体指向某个具体用户，不可复原数据信息……有哪些就不说了。2.融合交互经过公允的底层技术转换之后，数据就有了合法合规流通的基本前提，这个前提一旦具备，跨企业、平台之间的数...
xingqiba
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...艺术节上，Motley Fool的Tim Byers说过：在很多方面，云和大数据越来越密不可分且功能相似-云资源用来支撑大数据的存储及项目，而且大数据相对于云来说是一个庞大的业务案例。大数据和云技术的最终联姻，必定是天作之合。 ...
...应用都需要有 APM 体系，可以随时分析性能的情况；在大数据时代，随着数据规模的增加以及硬件计算能力的提升，数据库的使用也发生了重大的变化；最重要的，整个 DevOps 也在进化到人工智能时代，监控、服务治理、调度这...
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大数据分布式存储的部署模式：分离式or超融合数据中心内部系统的核心要求是稳定可靠，一是指系统在运行过程中有能力提供连续可靠的服务，长时间无故障运行；二是指当故障发生之后，有能力快速定位，及时排查，...
...、微服务架构及 Serverless、中间件平台、容器、AI DevOps、数据库、大前端、Fintech、机器学习、人工智能、智能硬件、效率管理等 20 个技术专题。 史海峰、惠新宸、袁进辉、沈剑、陈皓等经验丰富的一线技术团队带头人现场分享...
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本文授权转载自公众号蛋蛋团。 01 数据中心是什么 数据中心，指用于安置计算机系统及相关部件的设施，例如电信和储存系统。 为了满足自身的业务需求，保证数据的稳定和可靠。无论是互联网还是传统行业，都会有自己...
大数据正在彻底改变IT世界。那么，什么样的数据谈得上数据呢? 根据IDC的报告，未来十年全球大数据将增加50倍。仅在2011年，我们就将看到1.8ZB(也就是1.8万亿GB)的大数据创建产生。这相当于每位美国人每分钟写3条Tweet，而...
大数据正在彻底改变IT世界。那么，什么样的数据谈得上数据呢? 根据IDC的报告，未来十年全球大数据将增加50倍。仅在2011年，我们就将看到1.8ZB(也就是1.8万亿GB)的大数据创建产生。这相当于每位美国人每分钟写3条...
摘要：友盟大数据平台的架构借鉴了Lambda架构思想，数据接入层让Kafka集群承担，后面由Storm消费，存储在MongoDB里面，通过Kafka自带的Mirror功能同步，两个Kafka集群，可以分离负载；计算有离线和实时两部分，实时是Storm，离线...
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...
