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:大数据学习对于零基础学习者来说还是存在一定的难度的，在现在我们可以接触到的一些比较火的编程开发培训中相对来说，大数据的学习难度是比较大的一个学科，这可不是道听途说得来的结论，而是根据学员学习的真实情况反映得到的结论。比如对于同样的编程语言培训的Java学科来说，它对于学员的要求就比大数据低一些，基本上只要是大专学历以上的学员就可以学习，而且也不需要任何基础，对于逻辑思维能力也相对没有那么强，只要正...
wuyangchun
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...种场景的需求。 由于本公司已有大量在维保期内的本地服务器，现有业务较多使用传统的iSCSI协议，在核算现有的开发资源和人力成本后，决定选择与本地存储兼容、无需开发接口的公有云存储网关作为本地存储的拓展，用于存...
...优点和缺点啊？ 特性 ActiveMQ RabbitMQ RocketMQ kafka 单机吞吐量 万级，吞吐量比RocketMQ和kafka要低一个数量级 万级，吞吐量比RocketMQ和kafka要低一个数量级 10万级，RocketMQ也是可以支撑高吞吐的一种MQ 10万级别，kafka最大优点就是...
...混布成为可能! 使得低成本支持大促弹性成为可能！ 在高吞吐下，总存储集群整体RT表现平稳，与离线资源联合首次发力，完成2017年11.11大促的交易支撑。 计算存储分离在所有业务中，数据库的计算存储分离最难，这是大家...
...透传，降低了复杂度，对于大型应用来说也减少了不少的服务器成本。 2、TableStore已经对接了丰富了大数据组件，包括阿里云的大数据产品和开源大数据产品，数据的同步与读写非常容易。 3、实时分析与离线分析后的结果数据...
...kafka是最合适的。因为它的性能是最高的。即使在廉价的服务器上，也能支持单机每秒100k条以上的数据量。所以说它的性能是非常好的。kafka仅仅使用内存进行存储，只要有足够的内存，就能够足够大的吞吐量。因为kafka并没有...
...，但在64位的jdk下，虚拟机只能为server模式。目前大部分服务器甚至很多个人电脑都是64bit，也就是默认server模式。 在接下来介绍的六款收集器中，只有serial和serial old是单线程回收内存的收集器。其他都是多条线程回收内存的...
...台系统架构相对简单，元数据与内容数据均可使用SequoiaDB服务器的本地磁盘存放，不再需要额外购买昂贵的外部存储设备，节省企业的开发和运维成本。 SequoiaDB的块存储字段类型叫做LOB（Large OBject，大对象），其核心机制是将...
...作，同时也会系统占用（HDFS 层 block 的数目， regionserver 服务器的文件描述符占用）， region split 操作，region reopen 操作也会受到不同程度影响。 HBase 通过 Compaction 机制将多个 HFile 合并成一个 HFile 以控制每个 Region 内的 HFile 的数...
...作，同时也会系统占用（HDFS 层 block 的数目， regionserver 服务器的文件描述符占用）， region split 操作，region reopen 操作也会受到不同程度影响。 HBase 通过 Compaction 机制将多个 HFile 合并成一个 HFile 以控制每个 Region 内的 HFile 的数...
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...
aliyun
李涛
陈江龙
陈伟
