大數據分析與處理SEARCH AGGREGATION
回答:首先明確下定義：計算時間是指計算機實際執行的時間，不是人等待的時間，因為等待時間依賴于有多少資源可以調度。首先我們不考慮資源問題，討論時間的預估。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
|
1066人閱讀
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。
stefanieliang
|
2093人閱讀
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...
李增田
|
1508人閱讀
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，...
arashicage
|
1237人閱讀
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...
zhangxiangliang
|
3489人閱讀
...道問題是什么，問題在哪，完全是以數據為驅動，通過大數據分析發現問題、解決問題 ② 思維方式的變化? 全樣而非抽樣 在之前，數據太多，無法保存和分析，統計學采用抽樣，而現在，我們可以對所有數據進行分析 效...
...已經開始將數據實時處理能力與AI能力相結合，實現智能數據分析業務的快速交付。 實際上，針對實時數據流的智能化處理技術已經在很多行業中得到了先驗。例如在互聯網直播領域，基于視頻流的實時濾鏡、實時特效算法已經...
...可以構建服務器集群進行龐大數據處理，就可以做全樣的數據分析。效率而非精確 之前在做抽樣統計時，需要不斷提高算法精度，因為抽樣計算的結果誤差放到全樣上會被放大，容易超出許可范圍。 而全樣分析不存在誤差放大...
CDA數據分析研究院原創作品 一、大數據概念 大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高...
...過互聯網提供全球用戶計算力、存儲服務，為互聯網信息處理提供硬件基礎。云計算，簡單說就是把你自己電腦里的或者公司服務器上的硬盤、CPU都放到網上，統一動態調用。 大數據是什么? 大數據的定義(麥肯錫全球研究...
...據量早已超出 ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB）級別。傳統的數據處理方法是：隨著數據量的加大，不斷更新硬件指標，采用更加強大的CPU、更大容量的磁盤這樣的措施，但現實是：數據量增大的速度遠遠超出了單機計算和存儲能力提升...
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...
王晗
