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大數據性能

大數據平臺

...rm(簡稱 USDP),是 UCloud 推出的云上智能化、輕量級的大數據基礎服務平臺,能夠幫您快速構建起大數據的分析處理能力。 USDP 構建于 UCloud 的云服務上,無縫集成云端 IaaS 資源能力,通過自研的 USDP Manager 管理工具,支持用戶...

大數據性能問答精選

當數據庫扼住系統性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?

回答:分庫分表是比較靠后的優化手段,因為成本比較高。遇到數據庫瓶頸:- 首先考慮sql優化,這是最簡單的方法。對現有系統基本沒有影響。- 其次就是考慮數據庫的讀寫分離,這也是相對簡單的方法。在數據庫層面進行配置,系統層面只需要調整一下獲取數據庫連接的邏輯。讀數據時即可以獲取主庫連接,也可以獲取從庫連接。寫數據時只獲取主庫連接。- 再考慮增加緩存層。將數據緩存到緩存中,當再次訪問時不再從數據庫獲取。一般緩...

icyfire | 940人閱讀

高性能數據架構是您數字議程的重中之重嗎?

回答:現在有幸參與傳統銀行數字化轉型,負責技術架構部分的轉型設計。高性能的數據架構(High Performance Data Architecture),正是我們架構轉型的重點。隨著科技的蓬勃發展、社交網絡的廣泛使用、線上消費的普及、數據挖掘的技術提升等大趨勢,全球銀行業正迎來一場聲勢浩大的數字化創新浪潮。數字化為消費者的生活及行為模式帶來翻天覆地的變化,也孵化出一批新型的金融科技(Fintech)競...

Lowky | 531人閱讀

大數據時代,如何理解“大數據”?

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

大數據開發、大數據分析、大數據運維主要工作各是什么?哪個好?

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 | 3488人閱讀

大數據究竟是什么?大數據有哪些技術呢?

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...

khlbat | 809人閱讀

零基礎能不能學大數據?大數據開發好學嗎?

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...

wuyangnju | 879人閱讀

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  • 什么是數據技術架構

    大數據的應用開發過于偏向底層,具有學習難度大,涉及技術面廣的問題,這制約了大數據的普及。現在需要一種技術,把大數據開發中一些通用的,重復使用的基礎代碼、算法封裝為類庫,降低大數據的學習門檻,降低開...

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