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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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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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:大数据是处理海量数据的一种技术，你说的写SQL只能处理结构化数据，更多的是非结构化数据（文本数据），和半结构化数据。并且通过SQL处理的数据量一般很少，几个T就根本不行，大数据涉及存储（存储级别为PB级别），资源调度（一般是分布式系统，不是一台机器），计算框架（hadoop;storm;spark）这三部分，缺一不可，你说的写SQL只是相当于计算框架（勉强算得上，性能差远了）。
tracymac7
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...一般情况关注的是算法的最坏运行情况，所以数组中搜索数据时间复杂度为O(N)。 1.3常见例题 void Func1(int N){ int count = 0; for (int k = 0; k ++count; } printf(%d/n, count);} 基本操作执行了2N+10次，通过推导大O阶方法知道，时间复杂度为 ...
...，好友动态等等信息，我们把这一类的业务场景划分为读数据SET。用户会在空间上发说说，上传照片或视频，我们把这一类的业务场景划分为写数据SET。同时深圳的PC或者移动端用户更新了空间，数据需要同步到其他地域的后端...
而在未来，市场会继续寻求更大的储存空间，混合云、跨数据池统一搜索以及安全性会成为主要方向。IDC最近由希捷科技赞助的一项预测显示，到2023年每年将生成175泽字节的数据。这些大量数据将影响我们处理信息以及网络、...
...间内的文件对象进行管理，或帮助您接入各类场景，实现数据在云端的快速读写。US3 产品底层升级后，推出 us3cli、us3fs 工具，便于用户对存储空间、文件进行管理操作，操作方式更灵活。推出 us3hadoop 大数据适配工具，便于各...
最近几天一直在纠结于一个大数据批量导入的问题，经过几天思考，发现基于小数据情况，原本的数据结构设计是没有问题的，但是在大量数据导入，问题就很大了。我之前一直在强调程序=数据结构+算法，但在这此却钻...
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...
付伦
