回答:到底怎样的程序员能称为架构师？首先要知道架构师是做什么的，架构师主要职责是确认和评估系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心构架，并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。那么怎样从一个程序员成为架构师呢，我总结了以下几个方面： 意识方面首先程序员自身想往架构师方向发展，然后换位思考与架构师的差距，该如何努力才能符合一个优秀的架构师，所以关注范围是不同的，程序员专注于具体细节，而架构师专注于宏观视...
edgardeng
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回答:大家在刚开始搭建项目的时候可能考虑的不够全面，随着产品的推广 、业务场景的复杂和使用用户越来越多 数据会呈现快速增长。当数据达到千万级的时候 就会发现 查询速度越来越慢 用户体验也就越来越差，那怎样提升千万级数据查询效率呢？小萌简单整理了一下，希望对大家有所帮助！优化数据库设计：数据字段类型使用varchar/nvarchar 替换 char/nchar，变长字段存储空间小，节省存储空间。在查询的...
phodal
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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:其实根本就没有什么数据分析师，或者说，人人都是数据分析师。懂我这个意思吗？我的文章里，也写过很多数据行业的知识，你可以去看看，其实有时候想想，你就不一定非得从事这样的行业了。就拿数据挖掘来说吧，据我所知，厂商今年都混的不怎么样，为什么？客户需求很少，而且都是定制化的，整个项目的周期很长。还有就是一个企业里，互联网公司可能还好一点，数据分析师根本不需要那么多，你看看ucloud的数据分析报录比，20...
bingchen
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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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...目前从事分布式服务架构的设计与开发工作，在阿里的大数据平台上进行应用程序开发。 我们整个系统架构采用了前后端分离的思想，前端关注数据展现，后端关注数据生产，通过 REST服务将前后端整合起来，所有的应用都...
...族应用商店的研发工作，关注服务化、分布式、NoSQL、大数据等领域。 以下是分享实录整理：《 魅族应用商店云端架构实践 》 魅族应用商店作为国内最早的应用分发平台，积极探索，首创了许多新业务模式，比较典型的：应用...
...小问题来解决。那么8G内存的计算机一次大概能排多大的数据量，可以在有限的时间内排完呢？也就是100G的大文件要怎么切法，切成多少份比较合适？这个是考察候选人的时间空间复杂度估算能力，需要一定的计算机组织和算法...
...小问题来解决。那么8G内存的计算机一次大概能排多大的数据量，可以在有限的时间内排完呢？也就是100G的大文件要怎么切法，切成多少份比较合适？这个是考察候选人的时间空间复杂度估算能力，需要一定的计算机组织和算法...
...。2、流量的敏感性。传统PC和web的应用架构可能不太关注数据量、流量，但移动端、无线端，流量有限，用户非常关注。所以在架构和协议设计以及数据上，要给予非常重点的关注。3、消息的可达性。在PC和web端一般认为消息发...
...水平扩容、分库分表、异步削峰这样的技术或者我所在的数据领域的中间件的出现和发展门槛是不是很高呢？是不是一个架构师应该有的核心竞争力？ 在我看来，也不是，起码不全是。 因为正确的技术选型，中间件的合理运用...
...，编码必备Spring5，做应用必不可少的最新框架MyBatis，玩数据库必不可少的组件file画外音：大家扪心自问，除了写业务代码，看过多少优秀开源代码？二、分布式架构随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，单...
...，编码必备Spring5，做应用必不可少的最新框架MyBatis，玩数据库必不可少的组件file画外音：大家扪心自问，除了写业务代码，看过多少优秀开源代码？二、分布式架构随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，单...
...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...
...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...
...，有些需要用户使用时流畅；有些产品用户可以容忍看旧数据，而有些则必须是新内容；有些产品用户一天打开很多次，而有些看一次就关掉了。这些产品需求的差异都会影响你的决策。 二是评测标准，用什么来测量性能的好...
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...
