问题描述:USDP大数据部署平台的源码有开源吗?地址在哪里?如果没有开源,为什么网上查到的是开源的,而且在git上查到了你们把操作文档上传的地址,但是没看到源码地址。
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:大数据需要开发功底,比如python语言,通过编程需要抓取数据。当然会前端需要比如Html,javascript,将抓取的数据整合后通过前端去展示。所以个人觉得学习一门开发语言是必须的。
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...
回答:大数据分析是大数据技术的重要环节,也是目前数据价值化的重要实现方式之一,所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。数据分析的方式通常有两种,一种是统计分析,另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法,通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式,需要具备扎实的数学基础。当然,随着目前统计工具的普及化,一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度,对于数学基础比较薄弱的人来说...
...Apache Hadoop2.8.4最新版本发布,为国内科技公司迈出了国际开源领域贡献的重要一步。 2006年Apache Hadoop发布,2008年Hadoop成为Apache顶级项目。在那时,中国移动、百度、淘宝等都已经开始使用Hadoop技术。Hadoop现在早已成为Apache软件...
...类型的数据? ● 你的数据来自哪里?内部?外部? 开源数据?大数据随之带来是丰富的数据源,包括快速增长的新旧数据。 最重要的是:在大数据真正应用初期,需要界定业务问题及大数据所能带来的价值。 云...
...的背景。 2014年Flink作为主攻流计算的大数据引擎开始在开源大数据行业内崭露头角。区别于Storm、Spark Streaming以及其他流式计算引擎的是:它不仅是一个高吞吐、低延迟的计算引擎,同时还提供很多高级功能。比如它提供有状...
...力,可以很容易地把新计算机接入到集群中参与计算。在开源社区的支持下,Hadoop不断发展完善,并集成了众多优秀的产品如非关系数据库HBase、数据仓库Hive、数据处理工具Sqoop、机器学习算法库Mahout、一致性服务软件ZooKeeper、...
...质量软件(特别是基础设施软件)工程的成长沃土,这在开源技术上得到了充分体现。国内开发者和企业向各大开源基金会贡献了越来越多的开源项目,而我们对国外的开源项目也产生了越来越大的影响。本文来自 PingCAP 全球战...
开源云平台中的拼图玩具 对于云平台,如今基本就意味着开源。提及开源技术,着实在云计算和大数据下火起来。面对扑面而来的云服务,无论是何种服务对于企业和用户来说都是熟悉的陌生人,熟悉是因为...
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...