回答:个人的观点，这种大表的优化，不一定上来就要分库分表，因为表一旦被拆分，开发、运维的复杂度会直线上升，而大多数公司是欠缺这种能力的。所以MySQL中几百万甚至小几千万的表，先考虑做单表的优化。单表优化单表优化可以从这几个角度出发：表分区：MySQL在5.1之后才有的，可以看做是水平拆分，分区表需要在建表的需要加上分区参数，用户需要在建表的时候加上分区参数；分区表底层由多个物理子表组成，但是对于代码来...
周国辉
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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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...经上升为国家战略，开始在越来越多的行业落地。而传统金融行业受到互联网技术的冲击，也纷纷踏上转型之路，向数字化、智能化转型。InfoQ 记者采访了宜信 CTO 向江旭，一起聊聊 AI 在金融行业数字化转型中的应用。 AI 更...
金融业数字化转型的加速，使得金融云越来越成为行业标配；但金融云的普及，又让传统网络技术架构受到了前所未有的冲击。这样看来，逻辑就简单了：金融业必须先推动传统网络技术架构的升级，促进金融云的普及应用，才...
...门，依托大数据安全开放平台及安全屋平台，已有切实的金融落地案例佐证大数据技术应用的价值。全国中小企业融资综合信用服务平台（即全国信易贷平台）是国家发改委牵头推进、信用服务中小企业融资的国家重要基础设施...
...也对应了面向核心客户群的一种超能力——运营商和金融行业的云转型离不开它，普及已成定势；华为也离不开它，要巩固自身在企业数字化市场领域的地位，云存储产品FusionStorage非达极致不可——从2012年发布至今，华为F...
...过应用交付和服务的方式提供给企业。此外，此前类似像金融、政府这类对数据安全要求较高的行业领域，现在也改变了抗拒的态度，逐渐走上云端。相较于IT阵营和互联网阵营的云服务商，运营商的优势在于云网一体，将公有...
...B DevCon 2019 上的演讲实录，演讲主题为《TiDB 在银行核心金融领域的研究与实践》。 今天参加 TiDB DevCon 2019 能够和这么多各行各业的朋友一起来交流 TiDB 的实践情况，这个机会非常难得，因为平时都是我们技术团队和 TiDB 团队...
...户正在做什么，还了解他们为什么这么做。」 研究显示金融服务组织比其他行业更加重视大数据分析，他们是新技术的早期使用者。在这些组织中，67% 认为大数据分析是保持竞争的必需品，68% 期望在未来的两年内在大数据分...
...后，移动互联网的创业红利逐渐消失。2019年以来，更多金融、医疗、交通、科技等领域的企业选择以更加开放和互惠互利的形式构建自己的商业生态和投资体系。 此前享受移动互联网投资红利末班车的头部公司，或进入一个更...
...的形态出现，而是与图形图像识别、个性化推荐、互联网金融等等具体业务结合。不同业务代表了不同的行业，也能诞生不同创业公司。尽管运用的底层技术核心都是机器学习，但彼此之间差别甚大。通常情况下，一个理想的算...
...下，居民在教育领域的投入将会进一步增加。数字化助力金融转型数字化带来了普惠金融，而当下是发展普惠金融的最好时代。从2016年G20杭州峰会上提出的《G20数字普惠金融高级原则》，到今年《政府工作报告》明确提出要改...
...技术可用性的快速提升，用户市场由观望正在转向落地，金融、政务、通信、医疗、互联网等行业率先开展隐私计算应用，能源、车联网等行业也开始探索性应用。这两份研究报告全面、系统地梳理了隐私计算应用发展现状，深...
...数据库与 GaussDB(for openGauss)之间的数据互通，帮助更多的金融用户打破数据孤岛，实现分散、异构数据的快速汇聚。9月2日，由北京两化融合服务联盟指导，联盟CIO工作委员会主办，联盟副理事长单位人大金仓承办的数字...
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...
宋华
