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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线上服务的有效监控和数据收集，一直是后端服务离不开的话题。直播作为一种经典的分布式系统，监控以及数据收集更是必不可少的工作。如何对海量的服务集群有效的监控和保活，又如何抓取集群中的碎片数据中来优化...
线上服务的有效监控和数据收集，一直是后端服务离不开的话题。直播作为一种经典的分布式系统，监控以及数据收集更是必不可少的工作。如何对海量的服务集群有效的监控和保活，又如何抓取集群中的碎片数据中来优化...
线上服务的有效监控和数据收集，一直是后端服务离不开的话题。直播 CDN 作为一种经典的分布式系统，监控以及数据收集更是必不可少的工作。如何对海量的服务集群有效的监控和保活，又如何抓取集群中的碎片数据中来优...
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...技抓住当前良好的时代契机，借助于物联网＋互联网＋大数据＋云计算等最新技术手段，通过采用UWB精准人员定位技术不间断对在押人员信息采集（高危管理区域的人员防脱管、实时点名管理、人员出入统计、区域动态管理、视...
... 视界云认为其中有两个核心的点需要被关注：技术指标数据&服务支撑。 技术指标数据：总体上： 稳定运行、良好的性价比、灵活便捷、节点覆盖范围广、质量有保证、丰富的行业经验和为人称道的服务意识、 DNS 调度准确、宽...
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...编码，推流和传输4个方面。但是由于网络的复杂性和大数据的统计，推流还需要有全局负载均衡调度 GSLB（Global Server Load Balance）,以及实时的统计数据上报服务器，包括提供频道管理给用户运营，因此推流 SDK 需要接入 GSLB 中心...
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...
leiyi
