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)。
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:虽然目前大数据的细分岗位比较多,但是主要集中在五个方面,分别是底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维和大数据教育。除了底层平台研发往往需要中高端人才以外,其他岗位的知识结构并没有太多的基础性要求,下面对这几大方面的知识结构做一个具体的介绍。大数据应用开发岗位需要的知识结构包括大数据平台体系结构、编程语言、数据库(NoSQL)、算法设计等内容,可见在大数据应用开发岗位需要掌握SQL,N...
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,...
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: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...
...pache Tez。 Hive为HDFS中的结构化数据向用户提供了类似关系数据库管理系统的抽象。您可以创建表并在其上运行类似sql的查询。Hive将表模式保存在一些RDBMS中。Apache Derby是Apache Hive发行版附带的默认RDBMS。Apache Derby完全是用Java编写...
...解决方案。 Trafodion的前世今生 Trafodion的渊源可以追溯到数据库技术的史前时代。 Trafodion的鼻祖是天腾 (Tandem) 公司的NonStop SQL。之后在1989年,天腾推出了NonStop SQL/MP,它是第一个MPP分布式数据库,实现海量并发SQL执行。在...
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...Object) 用于存储大量的文本数据 大字段有些特殊,不同数据库处理的方式不一样,大字段的操作常常是以流的方式来处理。而非一般的字段,一次即可读出数据。 Mysql中相关类型: TINYTEXT最大长度为255(2^8-1)字符的TEXT列。 ...
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...