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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回答:很高兴能够看到和回答这个问题！如今这个时代，大数据，云计算这些热门概念是人们茶余饭后议论的热点话题，然而很多人还是搞不清楚什么是大数据。今天，每日精彩科技将根据自己的经验回答这个问题！什么是大数据？半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了 大数据 的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发...
guyan0319
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...，但完全是两个东西。Druid（俗名德鲁伊）是一个为在大数据集之上做实时统计分析而设计的开源数据存储。这个系统集合了一个面向列存储的层，一个分布式、shared-nothing（共享）的架构，和一个高级的索引结构，来达成在秒...
前言 druid支持三种数据查询类型。timeseries，topn，groupbytimeseries是无维度，topn支持单维度，groupby支持双维度。现在有一个需求：基于服务名和调用链的两个维度，从druid获取最大分位数的前五名数据。topn是单维度的。groupby是...
...接池也比spring原生的要好，因此也是很多企业开发的首选数据源配置。 在引言阶段，我们先看看目前我配置的结果是否是你想要的，如果不是你所期望的，就别浪费时间往下面看，毕竟大家都时间有限，没必要花费时间看一些...
开篇之前，说一句题外话。多数据源和动态数据源的区别。 多数据源，一般用于对接多个业务上独立的数据库（可能异构数据库）。 动态数据源，一般用于大型应用对数据切分。 配置参考 如何配置多数据源，网上教程一...
概述 我非常认同前百度数据工程师、现神策分析创始人桑老师最近谈到的数据分析三重境界： 统计计数 多维分析 机器学习 数据分析的统计计数和多维分析，我们通常称之为数据探索式分析，这个步骤旨在了解数据的特性...
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...
