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:数据库开发工程和大数据开发严格意义上来说不算转行，从技术层面来讲大数据开发需要更深层的技术基础和更广的架构思路，也其说转行不如说是对自身职业的一个飞跃。数据库开发工程对于基本的数据库开发比如说SQL的熟练，表结构的分析，数据库编程的掌握，数据库的运维，这都是数据库开发工程师的天然优势和技术积累，如果要上升到大数据开发显示是比小白更具优势，向大数据库开发提升，建议从以下几方面着手：1.从技术上要学习...
sean
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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:诚邀回答，下面我来说说我的个人观点：随着大数据的热度不断升温、技术日趋成熟，应用越来越广泛，很多人都看好大数据未来的发展前景。这其中不乏大量Java开发岗位转大数据方向的程序员。究竟是坚守java岗还是去做大数据？我认为最重要的还是要结合个人的职业发展来定位。并不是大数据火了，转行做大数据就业前景就更可观，个人能力、与企业技能要求的匹配度、市场竞争环境、行业人才需求及机遇等都会左右我们最终的职业走...
Tony_Zby
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回答:是的。一方面，大数据计算通常不能在内存中完成，需要多次读写硬盘数据。另一方面，数据分布在不同的机器上，需要对数据进行网络传输。因此，大数据运算更多的时间是在读写磁盘和网络传输数据。因为数据I/O的效率通常低于CPU运算效率。因此，对读写同一张表的多个SQL进行合并，可以减少本地磁盘读写次数，以及网络传输的数据，从而提高程序运行效率。
李增田
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回答:真搞不懂，一个初中生稍微学一下就能熟练使用的编辑器为什么很多人以为用它来写代码就是大神？这么说，如果像linus这样，对Linux的API了如指掌（毕竟自己写的），用Vim和用IDE是一样的。但如果要调用别人的API，用vim就要花大量的时间去熟悉API，起码得把函数名背下来，要不然写几行就得去看头文件。还有，没有语法预检查，要消耗大量的时间在编译上面，编译报错，检查，修改，再编译，再报错。。。9...
_ang
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...建议从基础学起，由浅入深，学习才会更轻松。 . 二、数据分析 顾名思义，数据分析说的通俗一点就是将数据进行分析。将大量数据经过整理、概括，总结然后再形成结论所展示出来。随着互联网的发展，我们的生活，也离不...
...UDP、DNS、WebSocket7、框架相关：jQuery、MVVM框架了解一个8、数据库相关：关系型数据库必备一个、MongoDB、redis等非关系型数据库选择了解9、工具相关：Chrome开发者工具、fiddler10、设计知识：基本的设计原则、基本的设计规范11、Web...
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...不过，在翻译过程中，越来越觉得这其实就是一篇搞Python数据科学培训的公司写的软文，里面写的内容还是比较浅的，只适合像我这样的初学者了解大致情况。当然，文章提到了Python作为网络开发技能的市场需求并不是很高，这...
...工具只需在一个局域网内就可以实现电脑端调试手机端（数据线什么的 见鬼去吧） 地址：https://github.com/wuchangmin... 详见github上的README.md文件解释很详细 Weinre https://blog.csdn.net/FuDesig... https://blog.csdn.net/freshlo... 没有仔细看 请...
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...移，html5可以说是众望所归。 根据面包理想学员进行大数据分析： 数据来源网站：经过对各招聘网站的分析，从规模、更新程度和知名角度考虑确定智联招聘、拉勾网、中华英才网等网站。 数据采集条件：搜索职位类别为WEB前...
...解决了单点部署(All In)的缺点，大大提高的系统并发量） 数据库分库（读写分离）、分表（水平分表、垂直分表） 采用集群 （多台机器提供相同的服务） CDN 加速 (将一些静态资源比如图片、视频等等缓存到离用户最近的网络...
...解决了单点部署(All In)的缺点，大大提高的系统并发量） 数据库分库（读写分离）、分表（水平分表、垂直分表） 采用集群 （多台机器提供相同的服务） CDN 加速 (将一些静态资源比如图片、视频等等缓存到离用户最近的网络...
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...
