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)。
...发运维管理。USDP通过轻量、易用、傻瓜式的形态交付给用户,支持对不同模块进行拆分,从而实现高度定制化,灵活匹配各垂直行业场景下的需求。目前,UCloud一站式智能大数据平台USDP所支持的服务如表格所示,同时还在持续...
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...端 IaaS 资源能力,通过自研的 USDP Manager 管理工具,支持用户创建资源独享的大数据集群,在集群中部署 Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flink、Presto 等开源的大数据组件,并对这些组件进行配置管理、监控告警、故障诊断等智能化的运...
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...所面临的竞争压力越来越大,如何有效解决获客成本高、用户黏性低、变现能力弱等问题,正是越来越多的企业开始构建大数据平台的初衷。但由于大数据解决方案所涉及的组件错综复杂、技术门槛较高,且初期投入的资源和后...
...加之人口红利消失,因而企业更需要精益成长,挖掘数字用户资产中的矿藏。易观副总裁兼产品群组总经理 朱江日前,易观副总裁兼产品群组总经理朱江在接受T媒体专访时分享了易观大数据产品的发展逻辑,并指出中国大数...
...融? 电商网站应用案例: 某电商网站使用大数据技术勾勒用户画像。用户画像提供统一数据服务接口供网站其它产品调用,提高与用户间的沟通效率、提升用户体验。比如提供给推荐搜索调用,针对不同用户属性特征、性格特点...
...习、实时运算等技术,以及相关业务领域知识,乃至产品用户体验都进行了深入的研究与分析,本系列文章将把我们的理念和在上述过程中所获得的一些经验、成果与大家分享。 二、实时数据智能处理 随着技术的发展,我们能...
...据异地灾备; 现在我们主要在做大数据安全方面,包括用户认证和授权。目前规模已达到近千台服务器,存储30PB,日增60TB,每天跑2万个计算任务,业务包括搜索、广告、推荐、统计分析、用户画像、崩溃跟踪等等,今年还准...
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...