回答:首先明确下定义：计算时间是指计算机实际执行的时间，不是人等待的时间，因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题，讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI，以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的，每个stage下有很多个task，task 的...
silenceboy
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回答:使用SQL处理数据时，数据会在数据库内直接进行处理，而且sql处理本身可以对sql语句做优化，按照最优的策略自动执行。使用Java处理时，需要把数据从数据库读入到Java程序内存，其中有网络处理和数据封装的操作，数据量比较大时，有一定的延迟，所以相对来说数据处理就慢一些。当然，这个只是大体示意图，实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同，有各自适合的业务领域，需要根据实际情况选用合适的方式。
stefanieliang
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回答:我是做JAVA后台开发的，目前为止最多处理过每天600万左右的数据！数据不算特别多，但是也算是经历过焦头烂额，下面浅谈下自己和团队怎么做的？后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据，因为每天的数据量较大，且分布不均，使用十分钟推送一次报文的方式，使用batch框架进行数据落地，把落地成功的数据某个字段返回给调用端，让调用端验证是否已经全部落地成功的，保证数据的一致性！核心处理:使用了spr...
李增田
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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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...道问题是什么，问题在哪，完全是以数据为驱动，通过大数据分析发现问题、解决问题 ② 思维方式的变化⭐ 全样而非抽样 在之前，数据太多，无法保存和分析，统计学采用抽样，而现在，我们可以对所有数据进行分析 效...
...已经开始将数据实时处理能力与AI能力相结合，实现智能数据分析业务的快速交付。 实际上，针对实时数据流的智能化处理技术已经在很多行业中得到了先验。例如在互联网直播领域，基于视频流的实时滤镜、实时特效算法已经...
...可以构建服务器集群进行庞大数据处理，就可以做全样的数据分析。效率而非精确 之前在做抽样统计时，需要不断提高算法精度，因为抽样计算的结果误差放到全样上会被放大，容易超出许可范围。 而全样分析不存在误差放大...
CDA数据分析研究院原创作品 一、大数据概念 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高...
...过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。云计算，简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上，统一动态调用。 大数据是什么? 大数据的定义(麦肯锡全球研究...
...据量早已超出 ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB）级别。传统的数据处理方法是：随着数据量的加大，不断更新硬件指标，采用更加强大的CPU、更大容量的磁盘这样的措施，但现实是：数据量增大的速度远远超出了单机计算和存储能力提升...
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...
王晗
