回答:首先数据库分两种:关系型数据库和非关系型数据库。 非关系型数据库又分为面向对象数据库、反向索引数据库等。这些数据库之间的检索方式都是不一样的。这里我给你重点讲一下我熟悉的关系型数据库和反向索引数据库。1.关系型数据库的检索方式。现在所有关系型数据库基本上都是支持绝大部分常用的sql协议,所以解锁的方式主要以sql查询的方式。而你说的高级检索的话，无非就是如何建立索引，加快检索速度。当然，索引不是越...
cyixlq
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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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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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摘要：功能简介功能简介功能简介本篇目录一功能点概述一功能点概述二支持的大数据生态服务二支持的大数据生态服务一功能点概述一功能点概述一功能点概述支持友好的浏览器管理控制台支持集群节点管理，如节点监控资源...
...开源大数据服务组件的部署及使用方式，帮助您快速开启数据分析业务开发之旅。各服务部署规则USDP开发指南-HDFSUSDP开发指南-HiveUSDP开发指南-HBaseUSDP开发指南-RangerUSDP开发指南-Atlas任务调度大数据业务的开发者用户在通过使用 U...
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...同组成。 Master上有主节点和从节点两部分，两者主要的功能是生成查询计划并派发，以及协调Segment并行计算，同时在Master上保存着global system catalog，这个全局目录存着一组Greenplum数据库系统本身所具有的元数据的系统表。需要...
... 1.1 分类需求，明确项目周期 大交通业务从无到有，业务功能开发需要具有快速迭代和交付的能力，目前采用的是双周迭代模式，挑战性是比较强的。为了在项目快速上线的同时保证质量，我们按照需求的不同类型和等级梳理了...
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...并存储与公司业务职能相关的所有数据。支撑先进的分析功能，包括商业智能，采用现代方式对数据进行先进的可视化和预测性分析。将数据快速分享给所需之人。整合多个数据孤岛来解答以前根本没人提过，甚至是未知的复杂...
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...
