大數(shù)據(jù)分布式SEARCH AGGREGATION
回答:這個(gè)太范化了吧。大數(shù)據(jù)架構(gòu)選擇的方案就有很多，海量數(shù)據(jù)的即席查詢本省就是業(yè)內(nèi)目前的痛點(diǎn)，暫時(shí)沒有太好的解決方案，kylin等框架也只是一個(gè)折中方案，如果你不是要求海量數(shù)據(jù)分析的秒級(jí)響應(yīng)的話sparkSql、presto等都是不錯(cuò)的方案，分鐘級(jí)別可以返回。
Paul_King
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回答:目前階段大數(shù)據(jù)技術(shù)及體系已經(jīng)逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數(shù)據(jù)越來越多的被使用，伴隨互聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展更多的企業(yè)信息化已經(jīng)由IT時(shí)代轉(zhuǎn)變?yōu)镈T時(shí)代，以數(shù)據(jù)為核心，用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展，相信在將來大數(shù)據(jù)也會(huì)有更廣泛的應(yīng)用空間，對(duì)于大數(shù)據(jù)的理解主要分為以下幾個(gè)層面。1.數(shù)據(jù)來源：對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代而言更多強(qiáng)調(diào)基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的沉淀，在一定規(guī)模的數(shù)據(jù)上進(jìn)行進(jìn)一步的分析、處理、轉(zhuǎn)換，...
arashicage
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回答:在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大概有四個(gè)大的工作方向，除了大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用及開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用和大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成與運(yùn)維之外，還有大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)，除了以上四個(gè)大的工作方向之外，還有一個(gè)工作方向是大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣和培訓(xùn)，這部分工作目前也有不少人在從事。大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)主要的工作內(nèi)容是研發(fā)底層的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發(fā)級(jí)崗位也并不多?，F(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近幾年，大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心，大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)越來越火爆。但是，大數(shù)據(jù)到底是個(gè)啥？怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢？大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù)，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源，現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的...
khlbat
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回答:隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的逐漸落地，很多人都想從事大數(shù)據(jù)方面的工作，這其中自然就有很多非大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)（數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)）的從業(yè)者，那么大數(shù)據(jù)到底能不能從零基礎(chǔ)開始學(xué)呢？答案是肯定的，但是也要根據(jù)自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)來選擇大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方向。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系在2016年的時(shí)候已經(jīng)趨于成熟，目前正處在落地應(yīng)用的階段，大數(shù)據(jù)的細(xì)分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識(shí)結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)的崗位集中在數(shù)據(jù)采集、整理、存儲(chǔ)、分析...
wuyangnju
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回答:大數(shù)據(jù)是處理海量數(shù)據(jù)的一種技術(shù)，你說的寫SQL只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更多的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本數(shù)據(jù)），和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。并且通過SQL處理的數(shù)據(jù)量一般很少，幾個(gè)T就根本不行，大數(shù)據(jù)涉及存儲(chǔ)（存儲(chǔ)級(jí)別為PB級(jí)別），資源調(diào)度（一般是分布式系統(tǒng)，不是一臺(tái)機(jī)器），計(jì)算框架（hadoop;storm;spark）這三部分，缺一不可，你說的寫SQL只是相當(dāng)于計(jì)算框架（勉強(qiáng)算得上，性能差遠(yuǎn)了）。
tracymac7
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...和數(shù)據(jù)處理與分析層，由此可概括的兩大核心技術(shù)： ① 分布式存儲(chǔ) 解決海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題 一臺(tái)機(jī)器無法存儲(chǔ)，我們就借助集群進(jìn)行分布式存儲(chǔ) ② 分布式處理 解決海量數(shù)據(jù)的處理問題 一臺(tái)機(jī)器無法高效完成數(shù)據(jù)處理，...
...數(shù)據(jù)生態(tài)服務(wù)有： 大數(shù)據(jù)生態(tài)服務(wù)服務(wù)版本描述FLINK1.10.1分布式計(jì)算引擎FLUME1.9.0數(shù)據(jù)采集與轉(zhuǎn)儲(chǔ)服務(wù)HIVE2.3.6常用的HQL數(shù)倉(cāng)工具IMPALA2.10.0分布式計(jì)算服務(wù)KYLIN3.1.0數(shù)倉(cāng)維度建模服務(wù)LIVY0.7.0Spark的REST服務(wù)PHOENIX4.14.3HBaseSQL化查詢分析工...
...儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展變得步履蹣跚，趕不上數(shù)據(jù)發(fā)展的速度時(shí)，分布式存儲(chǔ)成為了必然選擇，非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)也對(duì)存儲(chǔ)格式提出了新的要求。層出不窮的數(shù)據(jù)源也使得數(shù)據(jù)量產(chǎn)生了井噴似的迅猛增長(zhǎng)。此時(shí)分布式存儲(chǔ)與NoSQL的誕生回應(yīng)了...
...析這兩個(gè)層面。 1.4.2兩大核心技術(shù) 兩大核心技術(shù)指的是分布式存儲(chǔ)、分布式處理。 分布式存儲(chǔ)：解決海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題。單機(jī)無法存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)時(shí)，就借助集群進(jìn)行分布式存儲(chǔ)。 分布式處理：解決海量數(shù)據(jù)的處理問題。單...
...統(tǒng)，可以多達(dá)幾萬臺(tái)機(jī)器甚至更多。 Hadoop最初主要包含分布式文件系統(tǒng)HDFS和計(jì)算框架MapReduce兩部分，是從Nutch中獨(dú)立出來的項(xiàng)目。在2.0版本中，又把資源管理和任務(wù)調(diào)度功能從MapReduce中剝離形成YARN，使其他框架也可以像MapReduce...
...析技術(shù) 常見的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要由以下幾部分構(gòu)成： 分布式的文件系統(tǒng)存儲(chǔ)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如：hdfs等） 分布式的離線計(jì)算系統(tǒng)，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)批量處理。（例如：mapreduce等） 分布式的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，實(shí)時(shí)對(duì)業(yè)務(wù)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...
