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)。
...。如果一个线程持有某个管程对象上的锁,那么它就有权访问所有在该管程对象上同步的块。这就叫可重入。若线程已经持有锁,那么它就可以重复访问所有使用该锁的代码块。 下面这个锁的实现是不可重入的: public class Lock...
... TypeError: Assignment to constant variable. 如果想要将一个对象给锁死,应该使用Object.freeze const e = Object.freeze({}) // 常规模式时,下面一行不起作用 // 严格模式时,该行会报错 Uncaught TypeError: Cannot add property name, object is not ...
...如在某个时刻isLocked为false, 这个时候,有两个线程同时访问lock方法。如果第一个线程先进入第一个同步块,这个时候它会发现isLocked为false,若此时允许第二个线程执行,它也进入第一个同步块,同样发现isLocked是false。现在两...
...能计算通常采用远程操作的黑盒子式工作流程,不仅访问效果差、数据传输速度慢,而且点对点的作业模式严重依赖于本地进行前后处理,难以开展横向协同。总而言之,成本投入大、交付效率低和灵活扩展性差是传统...
...? $ w $ last 用这两个命令看看都有谁在线,有哪些用户访问过。这不是什么关键步骤,不过最好别在其他用户正干活的时候来调试系统。有道是一山不容二虎嘛。(ne cook in the kitchen is enough.) 三、之前发生了什么? $ history 查...
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...rimary,但命中索引,业务数据体并未完全在索引中,因此访问数据走index match;数据主键聚簇,唯一健索引查询获取数据,page极难命中cache,也不会命中磁盘电梯算法优化!结合实际情况,查询耗时在10-100ms级别 写入耗时:insert...
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...