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: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: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...
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...
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...
云计算正在走向成熟,大数据正在发展 在经历了对云计算的认识以后,已经成为当前信息通信行业的主旋律。我们可以用维基百科看一看当前对三个重要技术概念的理解。一个是曾经人们跟云计算混淆不清的网格计算,一个是...
...机器学习与深度学习? 大家好,我是杨锋,作为一个大数据从业人员,相信大家整天都在被 AI、机器学习、深度学习等一些概念轰炸。有时候甚至有点诚惶诚恐,一方面作为一个业内人士而自豪,二方面觉得新概念一个接...
...原始链接:http://www.ituring.com.cn/article/177529 董飞,Coursera数据工程师。曾先后在创业公司酷迅,百度基础架构组,Amazon 云计算部门,LinkedIn担任高级工程师,负责垂直搜索,百度云计算平台研发和广告系统的架构。董飞本科毕业...
...水平扩容、分库分表、异步削峰这样的技术或者我所在的数据领域的中间件的出现和发展门槛是不是很高呢?是不是一个架构师应该有的核心竞争力? 在我看来,也不是,起码不全是。 因为正确的技术选型,中间件的合理运用...
...到几十个。但是接下来另外一个瓶颈又出现了,他们用的数据库也是单数据库,同样有扩展性的问题。这个问题可以通过改用集群版数据库来解决。最终虽然所有的问题得到了解决,但是耽误了时间也产生了损失,他们在线人数...
...到几十个。但是接下来另外一个瓶颈又出现了,他们用的数据库也是单数据库,同样有扩展性的问题。这个问题可以通过改用集群版数据库来解决。最终虽然所有的问题得到了解决,但是耽误了时间也产生了损失,他们在线人数...
...到几十个。但是接下来另外一个瓶颈又出现了,他们用的数据库也是单数据库,同样有扩展性的问题。这个问题可以通过改用集群版数据库来解决。最终虽然所有的问题得到了解决,但是耽误了时间也产生了损失,他们在线人数...
...贷业务获客、风控管理已经严重依赖于技术交易和现在的数据模型。所以这个领域对于金融领域自身改革,金融数字化转型基础就是IT设施的支撑,无论从行业服务的需要还是我们自身发展的需要,我们迫切需要解决云计算应用...
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...