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: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: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:就单纯PHP和python比较的话,甚至说是强大的Java(Java的优势是复杂业务逻辑,企业级应用,当然电商领域例如ucloud也喜欢)来说,PHP就是为Web而生的!我是PHP,你们都知道我有多优秀吗?目前全世界有80%以上的WEB网站都是PHP开发!全世界3000万(全球总共5000万网站体量,也就是说6成以上的比例)以上的网站使用PHP编程,Web领域也许PHP是最好的语言之一(不违反广告...
...doop及其生态系统的文章或者书籍已经汗牛充栋,在2016年大数据这个概念兴起的时候,有幸于能进入数据行业。虽然,在这2年里,并没有达到自己最初的期望,不过还是跨出了那么一步。 这里,我们简单的聊聊Hadoop及其生态圈(系统),不...
...doop及其生态系统的文章或者书籍已经汗牛充栋,在2016年大数据这个概念兴起的时候,有幸于能进入数据行业。虽然,在这2年里,并没有达到自己最初的期望,不过还是跨出了那么一步。 这里,我们简单的聊聊Hadoop及其生态圈(系统),不...
...。另外的话,框架只是其中一环,还有配套呢。 如果是数据驱动型,尤其是要用到关系型数据库,那么选择Django足以,ORM会比较省事,但是性能损耗是个很明显的问题。不过还是看团队,如果大家玩flask或者bottle都贼溜,那么还...
...。另外的话,框架只是其中一环,还有配套呢。 如果是数据驱动型,尤其是要用到关系型数据库,那么选择Django足以,ORM会比较省事,但是性能损耗是个很明显的问题。不过还是看团队,如果大家玩flask或者bottle都贼溜,那么还...
... 如图所示,企业上云的三大架构为 IT 架构、应用架构和数据架构,在不同的公司,不同的人、不同的角色,关注的重点不同。 对大部分的企业来讲,上云的诉求是从 IT 部门发起的,发起人往往是运维部门,他们关注计算、网...
...位。一个程序员,是做哪一个产品,是前端还是后台还是数据库开发,都可以找到自己的位置。 而且这种开发模式有很多有点,比较适合敏捷开发。大公司小公司都在用,小公司可能只有一个产品,一个团队,大公司可以多个...
在互联网行业,随着信息化的普及,数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求,同时,机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起,使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈,...
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...