回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多,海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点,暂时没有太好的解决方案,kylin等框架也只是一个折中方案,如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案,分钟级别可以返回。
回答:我是哟哟吼说科技,专注于数据网络的回答,欢迎大家与我交流数据网络的问题如题,如何将数据库查询出来的数据进行分页操作?哟哟简单说一下分析及操作步骤:1、创建一个page对象a、创建所需要的属性,如当前的页码CurrentPage;b、通过数据库查出得到数据的总和TotalConunt;c、分析一共需要多少页TotalPage(所有数据的总和/CurrentCount,采用math.ceil()方法)...
回答:随着云计算的高速发展,越来越多的应用需要存储海量数据,并且对高并发和处理海量数据提出了更高的要求,传统的关系型数据库对于这些应用场景难以满足应用需求。作为NoSQL数据库之一的MongoDB数据库能够完全满足和解决在海量数据存储方面的应用,越来越多的大网站和企业选择MongoDB代替Mysql进行存储。什么是MongoDB?MongoDB[1] 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C 语言编写。旨...
回答:谢谢邀请,这个问题可以通过Excel来处理,比较简单,需要简单的几部就可以完成。首先将数据用Excel打开。例如下图表格中有重复的内容,我们要让Excel自动把这些重复的内容找到并且标记出来。●先选择要查找重复内容的表格范围,如果想查找整个工作表中重复的内容,可以按键盘的Ctrl+A键全选表格。●选择表格范围后看看Excel的开始选项卡是否已打开,如果未打开,需点击鼠标打开开始选项卡。●用鼠标点击...
回答:通常来说,当数据多、并发量大的时候,架构中可以引入Redis,帮助提升架构的整体性能,减少Mysql(或其他数据库)的压力,但不是使用Redis,就不用MySQL。因为Redis的性能十分优越,可以支持每秒十几万此的读/写操作,并且它还支持持久化、集群部署、分布式、主从同步等,Redis在高并发的场景下数据的安全和一致性,所以它经常用于两个场景:缓存经常会被查询,但是不经常被修改或者删除的数据;比...
数据怎么样才能对人有用?人们整天都在讨论大数据,其实数据本身并不是有用的,必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据,网上这么多网站也是数据,简称为Data,数据本身并没有什么作用,但是数...
...axCompute搭建社交好友推荐系统为主题的分享,主要对大数据在好友推荐系统中的应用、好友推荐系统的分析模型、好友推荐系统在阿里云上的实现方式和MaxCompute技术进行了精彩的介绍。 点此查看原文:http://click.aliyun.com/m/42756...
...方向,这篇文章也是藏了好久了,群里各种问怎么学,大数据分析怎么学,爬虫怎么入门,说实在的,你关注我号久一点,都知道有那么几篇文章是专门给入门看的,还有几篇是资料总结的。会找的都能找到。 但是一篇可能不...
...一个环境的时候,现在讨论最多的是容器,但真正到一个数据中心或者企业环境,你会发现其中会有各种各样的workload,Kubernetes on Mesos只是其中的一部分。在作业管理和应用管理这一层的话,比如跑大数据会希望用Spark;跑管理...
...一个环境的时候,现在讨论最多的是容器,但真正到一个数据中心或者企业环境,你会发现其中会有各种各样的workload,Kubernetes on Mesos只是其中的一部分。在作业管理和应用管理这一层的话,比如跑大数据会希望用Spark;跑管理...
...布是一种特殊的线上环境,和线上使用同样的资源,比如数据库等,但是不会有用户流量进来)、然后灰度、然后分批滚动发布等方式,逐步将变更更新到线上,发布完成后,又会借助一些故障预警系统,例如像阿里有GOC来尽早...
...布是一种特殊的线上环境,和线上使用同样的资源,比如数据库等,但是不会有用户流量进来)、然后灰度、然后分批滚动发布等方式,逐步将变更更新到线上,发布完成后,又会借助一些故障预警系统,例如像阿里有GOC来尽早...
...脑中塑造一个新的图片,而深度学习也是这个意思,在大数据量的需要上,积累了很多过往的经验和数据,我们给他一幅图片重构的时候,就制造出一个仿佛做梦或者脑海中胡思乱想的时候对这个图片产生的理解。所以我们可以...
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...