大數(shù)據(jù)分析與處理SEARCH AGGREGATION
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)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問題，討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(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...
silenceboy
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回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進(jìn)行處理，而且sql處理本身可以對sql語句做優(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，所以相對來說數(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。
stefanieliang
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回答:我是做JAVA后臺開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(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...
李增田
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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)也會有更廣泛的應(yīng)用空間，對于大數(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)平臺集成與運(yùn)維之外，還有大數(shù)據(jù)平臺架構(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，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發(fā)級崗位也并不多?，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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...道問題是什么，問題在哪，完全是以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)問題、解決問題 ② 思維方式的變化? 全樣而非抽樣 在之前，數(shù)據(jù)太多，無法保存和分析，統(tǒng)計(jì)學(xué)采用抽樣，而現(xiàn)在，我們可以對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 效...
...不如規(guī)劃在一起，讓云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供強(qiáng)大平臺，以大數(shù)據(jù)分析出的結(jié)論完成云計(jì)算價(jià)值。?
...已經(jīng)開始將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力與AI能力相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)智能數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)的快速交付。 實(shí)際上，針對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的智能化處理技術(shù)已經(jīng)在很多行業(yè)中得到了先驗(yàn)。例如在互聯(lián)網(wǎng)直播領(lǐng)域，基于視頻流的實(shí)時(shí)濾鏡、實(shí)時(shí)特效算法已經(jīng)...
...可以構(gòu)建服務(wù)器集群進(jìn)行龐大數(shù)據(jù)處理，就可以做全樣的數(shù)據(jù)分析。效率而非精確 之前在做抽樣統(tǒng)計(jì)時(shí)，需要不斷提高算法精度，因?yàn)槌闃佑?jì)算的結(jié)果誤差放到全樣上會被放大，容易超出許可范圍。 而全樣分析不存在誤差放大...
CDA數(shù)據(jù)分析研究院原創(chuàng)作品 一、大數(shù)據(jù)概念 大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高...
...過互聯(lián)網(wǎng)提供全球用戶計(jì)算力、存儲服務(wù)，為互聯(lián)網(wǎng)信息處理提供硬件基礎(chǔ)。云計(jì)算，簡單說就是把你自己電腦里的或者公司服務(wù)器上的硬盤、CPU都放到網(wǎng)上，統(tǒng)一動(dòng)態(tài)調(diào)用。 大數(shù)據(jù)是什么? 大數(shù)據(jù)的定義(麥肯錫全球研究...
...據(jù)量早已超出 ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB）級別。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法是：隨著數(shù)據(jù)量的加大，不斷更新硬件指標(biāo)，采用更加強(qiáng)大的CPU、更大容量的磁盤這樣的措施，但現(xiàn)實(shí)是：數(shù)據(jù)量增大的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單機(jī)計(jì)算和存儲能力提升...
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階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
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，...
王晗
