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
|
674人阅读
回答:大数据学习对于零基础学习者来说还是存在一定的难度的，在现在我们可以接触到的一些比较火的编程开发培训中相对来说，大数据的学习难度是比较大的一个学科，这可不是道听途说得来的结论，而是根据学员学习的真实情况反映得到的结论。比如对于同样的编程语言培训的Java学科来说，它对于学员的要求就比大数据低一些，基本上只要是大专学历以上的学员就可以学习，而且也不需要任何基础，对于逻辑思维能力也相对没有那么强，只要正...
wuyangchun
|
795人阅读
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
|
1128人阅读
回答:大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是Java、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要...
felix0913
|
603人阅读
回答:谢谢邀请！大数据是我的主要研究方向之一，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。学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向，比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向，而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向，不同的学习方向需要制定不同的学习计划。虽然不同的学习方向往往需要学习不同的内容，但是对于零基础的学习者来说，以下三方面基础知识是都需要学习的：第一：编程语言。不论是选...
546669204
|
617人阅读
...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...
...能，20年间软件研发行业趋势发生了翻天覆地的变化。大数据、云计算、AI等新兴领域逐渐改变我们的生活方式，Devops、容器、深度学习、敏捷等技术方式和工作理念对软件研发从业者提出更高要求。 由麦思博（msup）有限公司主...
...系统，以及很多太短的通用平台与系统，主要关注架构、数据库、O2O等方面的技术。 壹佰案例： 作为同时负责过58同城和58到家业务的架构师，可否从架构方向谈下两项业务的技术难点有何不同？ 沈剑：58同城是一个信息平台...
...下一次迭代。 如果对Python编程、网络爬虫、机器学习、数据挖掘、web开发、人工智能、面试经验交流。感兴趣可以519970686，群内会有不定期的发放免费的资料链接，这些资料都是从各个技术网站搜集、整理出来的，如果你有好...
...的差不多的在线比赛平台非常有趣，用户可以上传自己的数据，创建自己的项目并且可以使用交互式的笔记本， 支持实时代码，数学方程，可视化和markdonw。让人不经思考它是如何把jupyter集成和扩展的这么好的，使用的什么样...
...的差不多的在线比赛平台非常有趣，用户可以上传自己的数据，创建自己的项目并且可以使用交互式的笔记本， 支持实时代码，数学方程，可视化和markdonw。让人不经思考它是如何把jupyter集成和扩展的这么好的，使用的什么样...
...出版的技术图书 即将出版的《深入理解XXXXXXXXX》 《海量数据处理与大数据技术实战》 《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》 《深入理解高并发编程》 《并发编程核心知识》 《冰河的渗透实战笔记》 《我要进大厂系列之面...
...、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...
...、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...
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...
Hegel_Gu
