回答:大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。
wean
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回答:使用SQL处理数据时，数据会在数据库内直接进行处理，而且sql处理本身可以对sql语句做优化，按照最优的策略自动执行。使用Java处理时，需要把数据从数据库读入到Java程序内存，其中有网络处理和数据封装的操作，数据量比较大时，有一定的延迟，所以相对来说数据处理就慢一些。当然，这个只是大体示意图，实际根据业务不同会更复杂。两者侧重的点不同，有各自适合的业务领域，需要根据实际情况选用合适的方式。
stefanieliang
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回答:我是做JAVA后台开发的，目前为止最多处理过每天600万左右的数据！数据不算特别多，但是也算是经历过焦头烂额，下面浅谈下自己和团队怎么做的？后台架构:前置部门:负责接收别的公司推过来的数据，因为每天的数据量较大，且分布不均，使用十分钟推送一次报文的方式，使用batch框架进行数据落地，把落地成功的数据某个字段返回给调用端，让调用端验证是否已经全部落地成功的，保证数据的一致性！核心处理:使用了spr...
李增田
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回答:首先明确下定义：计算时间是指计算机实际执行的时间，不是人等待的时间，因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题，讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI，以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的，每个stage下有很多个task，task 的...
silenceboy
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CDH 包括除 Apache Hadoop 之外的许多其他开源工具和技术，例如 Apache Spark，它是一种用于大规模数据处理的快速灵活的数据处理引擎。 CDH Spark2 是 Apache Spark 的一个版本，包含在 Cloudera Distribution for Apa...
...注、聚类、推荐等等，每个算法模型的实现又包括了数据预处理、特征分析、建模、训练、部署等多个环节，实际中的应用更是有可能包括多个模型。 而数据中台以数据为核心，其智能化能力若想支持到以上所有环节，工作量...
...为如下几个方面: 定义挖掘目标 数据取样 数据探索 数据预处理 数据建模 模型评估 数据可视化 下面我们逐一进行介绍。 定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求,首先要明确本次的挖掘目标是什么?系统完成后能达到什么样...
...年也有。 1.Linux 基本命令、操作、启动、基本服务配置（包括rpm安装文件，各种服务配置等）；会写简单的shell脚本和awk/sed 脚本命令等。 2.Nginx 做到能够安装配置nginx+php，知道基本的nginx核心配置选项，知道 server/fastcgi_pass/access...
...据中心这一市场趋势，微软的云计算业务正在迅速成长。包括传统服务器软件、被微软划分为智能云的业务上一财季营收同比增长了3%，达到94.6亿美元。 由于对工作重心进行调整，英特尔在本周发布第一季度财报的同时...
...连接。 会根据 no-locks 选项进行一系列的备份安全策略，包括 long query guard 和 lock all tables or FLUSH TABLES WITH READ LOCK。 START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT。 记录 binlog 位点信息。 less locking 处理线程的初始化。 普通导出线程初始...
...开始阅读 DM 的源码。 本篇文章主要介绍 DM 的整体架构，包括 DM 有哪些组件、各组件分别实现什么功能、组件之间交互的数据模型和 RPC 实现。 整体架构 通过上面的 DM 架构图，我们可以看出，除上下游数据库及 Prometheus 监控...
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...
罗志环
陈伟
