回答:最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引,当插入重复数据时,抛出错误,程序终止,但这会给后续处理带来麻烦,因此需要对插入语句做特殊处理,尽量避开或忽略异常,下面我简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:这里为了方便演示,我新建了一个user测试表,主要有id,username,sex,address这4个字段,其中主键为id(自增),同时对username字段设置了唯一索引:01insert ig...
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...
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: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)。
...早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024PB)级别。传统的数据处理方法是:随着数据量的加大,不断更新硬件指标,采用更加强大的CPU、更大容量的磁盘这样的措施,但现实是:数据量增大的速度远远超出了单机计算和存储能力提升的速...
...者之一,但是整个会议的高潮部分,还是关于深度学习的方法论,其中经验主义和数学推理中的矛盾部分。第一条是关于深度学习,讨论的是背后的数学支撑,以及未来的方向。问题包括了模型的可解释性和医疗领域的应用。到...
...一归类,可点击前往查看各类中相关组件服务的管理操作方法:计算类服务管理存储类服务管理监控类服务管理可视化类服务管理对上述各类服务的配置文件管理,USDP有统一的方法说明,请参考如下方法:服务配置文件管理
...早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024PB)级别。传统的数据处理方法是:随着数据量的加大,不断更新硬件指标,采用更加强大的CPU、更大容量的磁盘这样的措施,但现实是:数据量增大的速度远远超出了单机计算和存储能力提升的速...
...,以及每天需要投入多少水资源来促进树的快速增长。 数据挖掘 鲁班通过分析树干上面的纹理,发现了树的年轮规律,这样可以快速了解树生长了多少年。这个方法被鲁班建立成了一个模型,用于预测其它树每年的生长速度。...
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...