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:隨著云計算的高速發展,越來越多的應用需要存儲海量數據,并且對高并發和處理海量數據提出了更高的要求,傳統的關系型數據庫對于這些應用場景難以滿足應用需求。作為NoSQL數據庫之一的MongoDB數據庫能夠完全滿足和解決在海量數據存儲方面的應用,越來越多的大網站和企業選擇MongoDB代替Mysql進行存儲。什么是MongoDB?MongoDB[1] 是一個基于分布式文件存儲的數據庫。由C 語言編寫。旨...
回答:通常來說,當數據多、并發量大的時候,架構中可以引入Redis,幫助提升架構的整體性能,減少Mysql(或其他數據庫)的壓力,但不是使用Redis,就不用MySQL。因為Redis的性能十分優越,可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作,并且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等,Redis在高并發的場景下數據的安全和一致性,所以它經常用于兩個場景:緩存經常會被查詢,但是不經常被修改或者刪除的數據;比...
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: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?,F在不少技術研發團隊都以Hadoop、Spark平...
云計算正在走向成熟,大數據正在發展 在經歷了對云計算的認識以后,已經成為當前信息通信行業的主旋律。我們可以用維基百科看一看當前對三個重要技術概念的理解。一個是曾經人們跟云計算混淆不清的網格計算,一個是...
...機器學習與深度學習? 大家好,我是楊鋒,作為一個大數據從業人員,相信大家整天都在被 AI、機器學習、深度學習等一些概念轟炸。有時候甚至有點誠惶誠恐,一方面作為一個業內人士而自豪,二方面覺得新概念一個接...
...原始鏈接:http://www.ituring.com.cn/article/177529 董飛,Coursera數據工程師。曾先后在創業公司酷迅,百度基礎架構組,Amazon 云計算部門,LinkedIn擔任高級工程師,負責垂直搜索,百度云計算平臺研發和廣告系統的架構。董飛本科畢業...
...水平擴容、分庫分表、異步削峰這樣的技術或者我所在的數據領域的中間件的出現和發展門檻是不是很高呢?是不是一個架構師應該有的核心競爭力? 在我看來,也不是,起碼不全是。 因為正確的技術選型,中間件的合理運用...
...到幾十個。但是接下來另外一個瓶頸又出現了,他們用的數據庫也是單數據庫,同樣有擴展性的問題。這個問題可以通過改用集群版數據庫來解決。最終雖然所有的問題得到了解決,但是耽誤了時間也產生了損失,他們在線人數...
...到幾十個。但是接下來另外一個瓶頸又出現了,他們用的數據庫也是單數據庫,同樣有擴展性的問題。這個問題可以通過改用集群版數據庫來解決。最終雖然所有的問題得到了解決,但是耽誤了時間也產生了損失,他們在線人數...
...到幾十個。但是接下來另外一個瓶頸又出現了,他們用的數據庫也是單數據庫,同樣有擴展性的問題。這個問題可以通過改用集群版數據庫來解決。最終雖然所有的問題得到了解決,但是耽誤了時間也產生了損失,他們在線人數...
...貸業務獲客、風控管理已經嚴重依賴于技術交易和現在的數據模型。所以這個領域對于金融領域自身改革,金融數字化轉型基礎就是IT設施的支撐,無論從行業服務的需要還是我們自身發展的需要,我們迫切需要解決云計算應用...
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...