回答:我是做JAVA后臺(tái)開(kāi)發(fā)的,目前為止最多處理過(guò)每天600萬(wàn)左右的數(shù)據(jù)!數(shù)據(jù)不算特別多,但是也算是經(jīng)歷過(guò)焦頭爛額,下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的?后臺(tái)架構(gòu):前置部門(mén):負(fù)責(zé)接收別的公司推過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù),因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式,使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地,把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端,讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的,保證數(shù)據(jù)的一致性!核心處理:使用了spr...
回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時(shí),數(shù)據(jù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)直接進(jìn)行處理,而且sql處理本身可以對(duì)sql語(yǔ)句做優(yōu)化,按照最優(yōu)的策略自動(dòng)執(zhí)行。使用Java處理時(shí),需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)讀入到Java程序內(nèi)存,其中有網(wǎng)絡(luò)處理和數(shù)據(jù)封裝的操作,數(shù)據(jù)量比較大時(shí),有一定的延遲,所以相對(duì)來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然,這個(gè)只是大體示意圖,實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會(huì)更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點(diǎn)不同,有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,需要根據(jù)實(shí)際情況選用合適的方式。
回答:假如淘寶這么做了,那就得打通客戶到數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在前端寫(xiě)明數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)密碼實(shí)例名。我覺(jué)得挺好
回答:首先明確下定義:計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間,不是人等待的時(shí)間,因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴(lài)于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問(wèn)題,討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴(lài)于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI,以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的,每個(gè)stage下有很多個(gè)task,task 的...
回答:首先建議題主描述清楚應(yīng)用場(chǎng)景,否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結(jié)而言,支撐數(shù)據(jù)分析用前者,做資源管理用后者。=================補(bǔ)充=============題主的需求,實(shí)質(zhì)是搭建一個(gè)IoT實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái),而不是一般意義的私有云。IoTa大數(shù)據(jù)平臺(tái)除了數(shù)據(jù)采集和結(jié)果反饋,其余部分和一般的大數(shù)據(jù)平臺(tái)相差不多。OpenStack長(zhǎng)于管理VM資源管理...
...DM 組件 DM-master 和 DM-worker 的入口代碼,以及兩者之間的數(shù)據(jù)交互模型。本篇文章詳細(xì)地介紹 DM 數(shù)據(jù)同步處理單元(DM-worker 內(nèi)部用來(lái)同步數(shù)據(jù)的邏輯單元),包括數(shù)據(jù)同步處理單元實(shí)現(xiàn)了什么功能,數(shù)據(jù)同步流程、運(yùn)行邏輯,以...
...為如下幾個(gè)方面: 定義挖掘目標(biāo) 數(shù)據(jù)取樣 數(shù)據(jù)探索 數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)建模 模型評(píng)估 數(shù)據(jù)可視化 下面我們逐一進(jìn)行介紹。 定義挖掘目標(biāo) 針對(duì)具體的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用需求,首先要明確本次的挖掘目標(biāo)是什么?系統(tǒng)完成后能達(dá)到什么樣...
...DL-CV】卷積神經(jīng)網(wǎng)路【DL-CV】批量歸一化(BN算法) 數(shù)據(jù)預(yù)處理 在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí),我們通常會(huì)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理再喂給網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,而不是直接把原始數(shù)據(jù)喂給網(wǎng)絡(luò)。這樣能減少訓(xùn)練時(shí)問(wèn)題的發(fā)生,提高網(wǎng)絡(luò)模型的性能。現(xiàn)...
...離線處理能力關(guān)聯(lián)授權(quán)的云存儲(chǔ),提供便捷的海量多媒體數(shù)據(jù)一鍵分析,并通過(guò)該分析過(guò)程構(gòu)建價(jià)值元數(shù)據(jù),更好支撐內(nèi)容檢索。 導(dǎo)語(yǔ)近日,阿里云發(fā)布了智能媒體管理(Intelligent Media Management)服務(wù), 通過(guò)離線處理能力關(guān)聯(lián)授...
...的項(xiàng)目,使用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)與管理會(huì)更高效便捷。 3)數(shù)據(jù)預(yù)處理 數(shù)據(jù)預(yù)處理也稱(chēng)數(shù)據(jù)清洗。大多數(shù)情況下,我們拿到手的數(shù)據(jù)是格式不一致,存在異常值、缺失值等問(wèn)題的,而不同項(xiàng)目數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的方法也不一樣。CDA數(shù)據(jù)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)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(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...