統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理包括SEARCH AGGREGATION
回答:大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，當(dāng)然也包括深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及自然語(yǔ)言處理，圖與網(wǎng)絡(luò)分析等。
wean
|
2652人閱讀
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。
stefanieliang
|
2375人閱讀
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: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...
李增田
|
1974人閱讀
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(wèn)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
|
1223人閱讀
CDH 包括除 Apache Hadoop 之外的許多其他開(kāi)源工具和技術(shù)，例如 Apache Spark，它是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的快速靈活的數(shù)據(jù)處理引擎?！ DH Spark2 是 Apache Spark 的一個(gè)版本，包含在 Cloudera Distribution for Apa...
...注、聚類、推薦等等，每個(gè)算法模型的實(shí)現(xiàn)又包括了數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征分析、建模、訓(xùn)練、部署等多個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)際中的應(yīng)用更是有可能包括多個(gè)模型。 而數(shù)據(jù)中臺(tái)以數(shù)據(jù)為核心，其智能化能力若想支持到以上所有環(huán)節(jié)，工作量...
...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...
...年也有。 1.Linux 基本命令、操作、啟動(dòng)、基本服務(wù)配置（包括rpm安裝文件，各種服務(wù)配置等）；會(huì)寫簡(jiǎn)單的shell腳本和awk/sed 腳本命令等。 2.Nginx 做到能夠安裝配置nginx+php，知道基本的nginx核心配置選項(xiàng)，知道 server/fastcgi_pass/access...
...據(jù)中心這一市場(chǎng)趨勢(shì)，微軟的云計(jì)算業(yè)務(wù)正在迅速成長(zhǎng)。包括傳統(tǒng)服務(wù)器軟件、被微軟劃分為智能云的業(yè)務(wù)上一財(cái)季營(yíng)收同比增長(zhǎng)了3%，達(dá)到94.6億美元。 由于對(duì)工作重心進(jìn)行調(diào)整，英特爾在本周發(fā)布第一季度財(cái)報(bào)的同時(shí)...
...連接。 會(huì)根據(jù) no-locks 選項(xiàng)進(jìn)行一系列的備份安全策略，包括 long query guard 和 lock all tables or FLUSH TABLES WITH READ LOCK。 START TRANSACTION WITH CONSISTENT SNAPSHOT。 記錄 binlog 位點(diǎn)信息。 less locking 處理線程的初始化。 普通導(dǎo)出線程初始...
...開(kāi)始閱讀 DM 的源碼。 本篇文章主要介紹 DM 的整體架構(gòu)，包括 DM 有哪些組件、各組件分別實(shí)現(xiàn)什么功能、組件之間交互的數(shù)據(jù)模型和 RPC 實(shí)現(xiàn)。 整體架構(gòu) 通過(guò)上面的 DM 架構(gòu)圖，我們可以看出，除上下游數(shù)據(jù)庫(kù)及 Prometheus 監(jiān)控...
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...
營(yíng)銷賬號(hào)總被封？TK直播頻繁掉線？雙ISP靜態(tài)住宅IP+輕量云主機(jī)打包套餐來(lái)襲，確保開(kāi)出來(lái)的云主機(jī)不...
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，...
羅志環(huán)
陳偉
