回答:真利益相关，不请自来，人在中国，刚下...算了，在办公室。帆软，其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年，入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport，后来研发BI商业智能finebi，产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案，包括阿米巴经营管理，数字化运营体系搭建项目，很成熟很老牌的厂商。FineReport报表软件是一款纯...
ssshooter
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问题描述:USDP大数据部署平台的源码有开源吗？地址在哪里？如果没有开源，为什么网上查到的是开源的，而且在git上查到了你们把操作文档上传的地址，但是没看到源码地址。
1424195219
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回答:首先明确下定义：计算时间是指计算机实际执行的时间，不是人等待的时间，因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题，讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI，以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的，每个stage下有很多个task，task 的...
silenceboy
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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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大数据应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 天气预测应用案例： 典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生，以典型的高频复杂的形式出现，给各类分析人...
...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...
...身的真正撩妹达人！ 那么现实中，你是否有见过真正的数据科学家呢？ 数据科学家，一个大数据时代的新兴称号，被《哈佛商业评论》中被誉为21世纪最性感的职业，2015年，美国白宫首次设立数据科学家的岗位。 他们可能...
2015年8月19日，国务院通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，在全社会引起广泛影响。 科技改变生活，云计算也向政务、民生领域逐渐延伸。整个2015年，各地方政府、各民生领域拥抱云计算的速度明显在加快。 ...
...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...
...创新，跨平台的订单系统、CRM系统、ERP系统、营销系统、数据分析系统等，让有赞从单一产品，成为全品类的电商SaaS/PaaS服务平台。伴随着公司业务的快速发展，原有IT架构的部署，已无法满足业务快速迭代的承载需求。针对有...
...通云边界，完成私有云与公有云的对接，真正形成本地数据管理+高效计算资源+海量应用任选的混合云模式，满足规模企业弹性需求，适用于私有云搭建、远程办公、VDI（虚拟桌面基础架构）、AI、边缘计算等多场景，可助...
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...
