回答:作为一名大数据方向的研究生导师,我来回答一下这个问题。从大数据的技术体系来看,主要涉及到三大方面的内容,其一是大数据平台;其二是大数据开发;其三是大数据分析,对于具有Java编程基础的人来说,学习大数据会相对容易一些,但是依然需要一个系统的学习过程,具体需要多长的学习时间取决于自身的学习计划、学习环境等因素。大数据的技术体系目前已经趋于成熟,而且大数据涉及到的知识量也比较庞大,所以应该找一个切入点...
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...
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...
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...
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。
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...
达观数据招人啦! 面向北京、上海、深圳、成都四个地区 提供人工智能、算法、产品、销售等多类岗位 毕业多年,你的状态还好吗? 是否忧虑被甩在时代的边缘? 是否担心被机器取代? 是否不安现状、跃跃欲试? 来吧, ...
...组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和出错处理设计等,为软件的详细设计提供基础。 详细设计 在概要设计的基础上,开发者需要进行软件系统的详细设计。在详细设计中,描述实现具体模块...
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摘要:友盟大数据平台的架构借鉴了Lambda架构思想,数据接入层让Kafka集群承担,后面由Storm消费,存储在MongoDB里面,通过Kafka自带的Mirror功能同步,两个Kafka集群,可以分离负载;计算有离线和实时两部分,实时是Storm,离线...
...个简历名字,分别在各个招聘网站投了双份简历,一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历,我真正接触python快2年,不管是学习还是工作学到的东西,这两年大概掌握了(前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux)技...
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...