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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...篇目录开始创建集群资源开始部署集群服务和组件智能大数据平台USDP集群的创建过程，分为两个部分，即在公有云控制台中，创建USDP的集群资源，待创建完成后，进入您独享的USDP管理服务开始规划并创建大数据集群。通过本篇...
通知对象管理本篇目录进入通知对象管理页面添加通知对象管理已有通知对象通知对象，是USDP系统中，告警信息发送的目标用户，通知对象是由 通知组 进行管理的；通知组再与 告警模板 中的监控指标关联。USDP支持多种通知...
... 2. 确定前端框架 3.确定后端框架 4. 确定数据库 5.搭建一些小的demo进行测试 数据库设计 根据模块设计好数据库 1.确认表名称 2. 确定字段名称和相关约束 接口设计 根据模块和界面设计好前后...
...务性能 客户体验 如果导出的文件比较大，比如几十万条数据，同步导出页面就会卡主，用户无法进行其他操作。 服务性能 导出的时候，任务比较耗时就会阻塞主线程。 如果导出的服务是暴露给外部（前后端分离），这种大量...
...是这篇文章介绍的重点。此外，由于测试过程中会涉及到数据库的连接和对执行结果的查看，所以有关于利用Jmeter连接数据库和断言也会做必要的介绍。 一、Jmeter核心功能之参数化 所谓参数化，其实就和python里面的函数一样，...
大数据开发系列五：kafka& zookeeper 配置kerberos认证 img{ display:block; margin:0 auto !important; width:100%; } body{ ...
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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...
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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...
邹立鹏
