回答:我是做JAVA后臺開發的,目前為止最多處理過每天600萬左右的數據!數據不算特別多,但是也算是經歷過焦頭爛額,下面淺談下自己和團隊怎么做的?后臺架構:前置部門:負責接收別的公司推過來的數據,因為每天的數據量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報文的方式,使用batch框架進行數據落地,把落地成功的數據某個字段返回給調用端,讓調用端驗證是否已經全部落地成功的,保證數據的一致性!核心處理:使用了spr...
回答:使用SQL處理數據時,數據會在數據庫內直接進行處理,而且sql處理本身可以對sql語句做優化,按照最優的策略自動執行。使用Java處理時,需要把數據從數據庫讀入到Java程序內存,其中有網絡處理和數據封裝的操作,數據量比較大時,有一定的延遲,所以相對來說數據處理就慢一些。當然,這個只是大體示意圖,實際根據業務不同會更復雜。兩者側重的點不同,有各自適合的業務領域,需要根據實際情況選用合適的方式。
回答:近年來,大數據非常火,人人都談大數據。但也有人認為,大數據是華而不實,沒有什么實際意義。那么大數據究竟是什么?大數據能為我們帶來什么呢?我們一起來看一看。大數據是什么?對于很多人來說,當第一次聽到大數據這個詞的時候,就會自然而然地從字面上去理解:大數據就是大量的數據,大數據技術就是大量數據的存儲和處理技術。然而,事實并非如此,大數據比我們一般的想象更為復雜。大數據技術不只是一項數據處理和存儲的技術...
回答:這是一個非常好的問題,作為一名IT從業者,同時也在帶大數據方向的研究生,所以我來回答一下這個問題。首先,從技術體系結構上來看,當前的大數據技術已經趨于成熟了,在數據存儲、數據分析、數據呈現和數據應用等方面,已經形成了一整套技術框架,相關的技術生態也在不斷完善當中。當前大型科技公司也開始逐漸形成自己的大數據平臺,不同平臺也都有自身的技術特點,總的來說,當前在技術上已經為大數據的行業應用創新奠定了基礎...
回答:這個太范化了吧。大數據架構選擇的方案就有很多,海量數據的即席查詢本省就是業內目前的痛點,暫時沒有太好的解決方案,kylin等框架也只是一個折中方案,如果你不是要求海量數據分析的秒級響應的話sparkSql、presto等都是不錯的方案,分鐘級別可以返回。
回答:數據已被國家層面定義為共創共享、可分配的生產要素,這必將極大的助力大數據在2020年的發展。這里,簡單說幾點來年的發展趨勢:1.脫敏流通可分配即可流通,但是一定是合規、合法的。怎樣才能合規、合法?這得依靠一些底層的公允脫敏技術,不具體指向某個具體用戶,不可復原數據信息……有哪些就不說了。2.融合交互經過公允的底層技術轉換之后,數據就有了合法合規流通的基本前提,這個前提一旦具備,跨企業、平臺之間的數...
...紀七八十年代):運營式系統階段 例如,超市購物時在數據庫系統中一條一條的生成購物信息 ② 第二階段(2002年附近):用戶原創內容階段 例如,博客、微博的出現,大眾每個人都是自媒體,每個人都可以在網絡上發布數據 ...
...個術語.這類數據對用于存儲和處理數據傳統RDBMS(即關系數據庫管理系統)提出了挑戰.大數據為處理和存儲數據的新途徑鋪平了道路.在本章節中,我們將探討大數據基礎、來源以及挑戰,將介紹大數據的三個V---數量(volume)、速率(veloc...
...結構化和非結構化數據組成: 結構化數據存儲在關系型數據庫中,只占10%。 大部分都是非結構化數據,類型非常多。 (3)處理速度快: 目前很多企業都需要秒級決策。從數據的生成到消耗,時間窗口非常小,可用于生成決策的...
...規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。 大數據的定義(研究機構Gartner給出):大數據...
...,Hadoop不斷發展完善,并集成了眾多優秀的產品如非關系數據庫HBase、數據倉庫Hive、數據處理工具Sqoop、機器學習算法庫Mahout、一致性服務軟件ZooKeeper、管理工具Ambari等,形成了相對完整的生態圈和分布式計算事實上的標準。大...
...規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。對于云計算,則是一種基于互聯網的計算方式,通...
...段:Python、Scala。大數據商業實戰階段:實操企業大數據處理業務場景,分析需求、解決方案實施,綜合技術實戰應用。大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...