回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多,海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点,暂时没有太好的解决方案,kylin等框架也只是一个折中方案,如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案,分钟级别可以返回。
回答:列表是一组任意类型得值,按照一定得顺序组合而成的。组成列表的值叫做元素,列表中的元素可以是各种类型,可以进行列表嵌套,并且列表支持索引、嵌套、删除合并等操作。元组对于对象和偏移存取上与列表是一致的,但是元组属于不可变序列类型,不支持任何元素修改操作和任何方法调用。Pyhthon链接数据库可以访问Python数据库接口已经API查看详细的支持数据库列表。
回答:PLSQL Developer Tools菜单下有Compare User Objects和。Compare Table Data功能。选中表之后,点击target session...会弹出一个对比的目标数据库登录窗口,登录之后点击compare就可以对比了。如果需要数据同步点击Apply SQL in Target Session执行
回答:随着大数据的发展,数据库也越来越受重视了。当前数据库分为关系型数据库和非关系 数据库。下面通俗的解释区别和优缺点。概念的解释关系型数据库:指采用了关系模型来组织数据的数据库。这边关系可以理解为表,所以系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。非关系型数据库:指非关系型的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系型数据库以键值对...
回答:简单地说,Redis是一个高性能的key-value数据库,常用于搭建缓存系统,提高并发响应速度。典型的数据读取流程:一,支持存储多种数据类型string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set有序集合)和hash(哈希类型)。二,数据操作push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。三,多种语言客户端提供了J...
回答:应该是互为补充。非关系型数据库的出现,是为了解决关系型数据库方便无法解决的事情。这两者之间应该是互为补充的一种关系,不存在取代的关系。而且在当前的环境下,关系型数据库还有长足的发展空间。
...类多(Variety 多样化) 大数据的数据类型繁多 大数据由结构化和非结构化数据组成,其中结构化数据占10%左右,非结构化数据占90%左右 结构化就是存储在关系型数据库中的结构化数据非结构化就是图形、图像之类的数据 ...
...巨杉数据库在保证稳定安全的基础上,利用其所支持的非结构化存储、结构化事务、可弹性扩张、高可用、以及多数据中心灾备等能力,全面支持广发、民生银行的柜面无纸化业务,为业务带来巨大提升。 金融级分布式数据库...
... 3)Variety(多样): 这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些...
...之前产生的全部数据量。 (2)数据类型繁多: 大数据是由结构化和非结构化数据组成: 结构化数据存储在关系型数据库中,只占10%。 大部分都是非结构化数据,类型非常多。 (3)处理速度快: 目前很多企业都需要秒级决策。从...
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...