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: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:數據庫開發工程和大數據開發嚴格意義上來說不算轉行,從技術層面來講大數據開發需要更深層的技術基礎和更廣的架構思路,也其說轉行不如說是對自身職業的一個飛躍。數據庫開發工程對于基本的數據庫開發比如說SQL的熟練,表結構的分析,數據庫編程的掌握,數據庫的運維,這都是數據庫開發工程師的天然優勢和技術積累,如果要上升到大數據開發顯示是比小白更具優勢,向大數據庫開發提升,建議從以下幾方面著手:1.從技術上要學習...
回答:是的。一方面,大數據計算通常不能在內存中完成,需要多次讀寫硬盤數據。另一方面,數據分布在不同的機器上,需要對數據進行網絡傳輸。因此,大數據運算更多的時間是在讀寫磁盤和網絡傳輸數據。因為數據I/O的效率通常低于CPU運算效率。因此,對讀寫同一張表的多個SQL進行合并,可以減少本地磁盤讀寫次數,以及網絡傳輸的數據,從而提高程序運行效率。
回答:就單純PHP和python比較的話,甚至說是強大的Java(Java的優勢是復雜業務邏輯,企業級應用,當然電商領域例如ucloud也喜歡)來說,PHP就是為Web而生的!我是PHP,你們都知道我有多優秀嗎?目前全世界有80%以上的WEB網站都是PHP開發!全世界3000萬(全球總共5000萬網站體量,也就是說6成以上的比例)以上的網站使用PHP編程,Web領域也許PHP是最好的語言之一(不違反廣告...
...doop及其生態系統的文章或者書籍已經汗牛充棟,在2016年大數據這個概念興起的時候,有幸于能進入數據行業。雖然,在這2年里,并沒有達到自己最初的期望,不過還是跨出了那么一步。 這里,我們簡單的聊聊Hadoop及其生態圈(系統),不...
...doop及其生態系統的文章或者書籍已經汗牛充棟,在2016年大數據這個概念興起的時候,有幸于能進入數據行業。雖然,在這2年里,并沒有達到自己最初的期望,不過還是跨出了那么一步。 這里,我們簡單的聊聊Hadoop及其生態圈(系統),不...
...。另外的話,框架只是其中一環,還有配套呢。 如果是數據驅動型,尤其是要用到關系型數據庫,那么選擇Django足以,ORM會比較省事,但是性能損耗是個很明顯的問題。不過還是看團隊,如果大家玩flask或者bottle都賊溜,那么還...
...。另外的話,框架只是其中一環,還有配套呢。 如果是數據驅動型,尤其是要用到關系型數據庫,那么選擇Django足以,ORM會比較省事,但是性能損耗是個很明顯的問題。不過還是看團隊,如果大家玩flask或者bottle都賊溜,那么還...
... 如圖所示,企業上云的三大架構為 IT 架構、應用架構和數據架構,在不同的公司,不同的人、不同的角色,關注的重點不同。 對大部分的企業來講,上云的訴求是從 IT 部門發起的,發起人往往是運維部門,他們關注計算、網...
...位。一個程序員,是做哪一個產品,是前端還是后臺還是數據庫開發,都可以找到自己的位置。 而且這種開發模式有很多有點,比較適合敏捷開發。大公司小公司都在用,小公司可能只有一個產品,一個團隊,大公司可以多個...
在互聯網行業,隨著信息化的普及,數據量的暴增使得人們對存儲空間又有了新要求,同時,機器學習、人工智能、無人駕駛、工業仿真等領域的崛起,使得通用CPU在處理海量計算、海量數據/圖片時遇到越來越多的性能瓶頸,...
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...