回答:大數據技術包括數據采集,數據管理,數據分析,數據可視化,數據安全等內容。數據分析的核心是機器學習,當然也包括深度學習和強化學習,以及自然語言處理,圖與網絡分析等。
回答:目前階段大數據技術及體系已經逐漸趨于成熟,不再是以概念貫穿的模式,大數據越來越多的被使用,伴隨互聯網化的發展更多的企業信息化已經由IT時代轉變為DT時代,以數據為核心,用數據進行決策,基于數據驅動企業的創新與發展,相信在將來大數據也會有更廣泛的應用空間,對于大數據的理解主要分為以下幾個層面。1.數據來源:對于大數據時代而言更多強調基于業務數據的沉淀,在一定規模的數據上進行進一步的分析、處理、轉換,...
回答:在大數據領域大概有四個大的工作方向,除了大數據平臺應用及開發、大數據分析與應用和大數據平臺集成與運維之外,還有大數據平臺架構與研發,除了以上四個大的工作方向之外,還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓,這部分工作目前也有不少人在從事。大數據平臺架構與研發主要的工作內容是研發底層的大數據平臺,這部分工作的難度較高,從事這部分工作的研發級崗位也并不多。現在不少技術研發團隊都以Hadoop、Spark平...
回答:近幾年,大數據的概念逐漸深入人心,大數據的趨勢越來越火爆。但是,大數據到底是個啥?怎么樣才能玩好大數據呢?大數據的基本含義就是海量數據,麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、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。數字經濟的要素之一就是大數據資源,現在大家聊得最多的大數據是基于已經存在的...
回答:隨著大數據應用的逐漸落地,很多人都想從事大數據方面的工作,這其中自然就有很多非大數據相關專業(數學、計算機、統計學)的從業者,那么大數據到底能不能從零基礎開始學呢?答案是肯定的,但是也要根據自身的知識結構來選擇大數據的學習方向。大數據技術體系在2016年的時候已經趨于成熟,目前正處在落地應用的階段,大數據的細分崗位比較多,自然也就需要具備不同的知識結構。大數據的崗位集中在數據采集、整理、存儲、分析...
回答:大數據是處理海量數據的一種技術,你說的寫SQL只能處理結構化數據,更多的是非結構化數據(文本數據),和半結構化數據。并且通過SQL處理的數據量一般很少,幾個T就根本不行,大數據涉及存儲(存儲級別為PB級別),資源調度(一般是分布式系統,不是一臺機器),計算框架(hadoop;storm;spark)這三部分,缺一不可,你說的寫SQL只是相當于計算框架(勉強算得上,性能差遠了)。
...淫溪谷,盛怒于土囊之口,……DT時代,未來已來——數據大爆炸首先要明白大家為何從前幾年開始談大數據了?這是一個基本問題,包含著對當下數據現實的基本認識。一個不可忽視的事實是,隨著網絡和信息技術的不...
IDC分析指出,2018年中國政務大數據市場的競爭呈現多元化、分散化、齊頭并進的態勢,而2019年和2020年將是政務大數據平臺建設真正爆發之年。政務大數據市場引無數廠商競折腰,誰又能最終脫穎而出呢?政務大數據落地是當務...
...為IBM貫穿一切的戰略思維,芯片、硬件、軟件、安全、大數據與分析、人工智能,可以說已經全部平臺化或正在平臺化。而這平臺化進程的核心目標就是面向行業應用場景的認知解決方案和云平臺,其中認知解決方案主要指包括...
一、大數據平臺介紹 1.1大數據平臺架構演變 ? 如圖所示魅族大數據平臺架構演變歷程: 2013年底,我們開始實踐大數據,并部署了測試集群。當時只有三個節點,因為我們起步比較晚,沒有趕上Hadoop1.0,直接是用YARN來跑的大...
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...