大數(shù)據(jù)分析方法案例SEARCH AGGREGATION
回答:首先明確下定義：計算時間是指計算機實際執(zhí)行的時間，不是人等待的時間，因為等待時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，討論時間的預(yù)估。執(zhí)行時間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個 Physical Stage 執(zhí)行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
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回答:最常見的方式就是為字段設(shè)置主鍵或唯一索引，當(dāng)插入重復(fù)數(shù)據(jù)時，拋出錯誤，程序終止，但這會給后續(xù)處理帶來麻煩，因此需要對插入語句做特殊處理，盡量避開或忽略異常，下面我簡單介紹一下，感興趣的朋友可以嘗試一下：這里為了方便演示，我新建了一個user測試表，主要有id，username，sex，address這4個字段，其中主鍵為id（自增），同時對username字段設(shè)置了唯一索引：01insert ig...
cpupro
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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時代轉(zhuǎn)變?yōu)镈T時代，以數(shù)據(jù)為核心，用數(shù)據(jù)進行決策，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(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層面。1.數(shù)據(jù)來源：對于大數(shù)據(jù)時代而言更多強調(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)上進行進一步的分析、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)，除了以上四個大的工作方向之外，還有一個工作方向是大數(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。現(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團隊都以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)的趨勢越來越火爆。但是，大數(shù)據(jù)到底是個啥？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、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫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)類型和價值密度低四大特征。數(shù)字經(jīng)濟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)、計算機、統(tǒng)計學(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)的細分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)的崗位集中在數(shù)據(jù)采集、整理、存儲、分析...
wuyangnju
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...成指導(dǎo)和協(xié)作的狀態(tài)？ 如何能夠通過產(chǎn)品、系統(tǒng)使用和數(shù)據(jù)分析，更好地指導(dǎo)應(yīng)用和業(yè)務(wù)？ 如何優(yōu)化做設(shè)計和開發(fā)？ 從人肉運維、人肉測試到自動化的路如何走得更順利？ 本專場的20個案例將給你答案。 精選案例 《無人測試...
...應(yīng)用，支持淮安成為全國智慧醫(yī)療的典范。 百度大數(shù)據(jù)分析疾病分布情況。百度公司結(jié)合大數(shù)據(jù)整合和大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)推出了在線的疾病預(yù)測功能，這項技術(shù)通過對用戶的搜索和位置數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析，從而得出...
...式，您對這種學(xué)習(xí)方式的看法是什么？您更推薦那種學(xué)習(xí)方法呢？ 沈劍：各個公司的業(yè)務(wù)模式不一樣，系統(tǒng)架構(gòu)肯定也不同，學(xué)習(xí)不同公司不同業(yè)務(wù)的架構(gòu)，當(dāng)然能有所收獲與提升。 但是，只看架構(gòu)圖只知其然，卻未必知所以...
...第十周：強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)Markov Decision ProcessBellman Equation三種方法：Value，Policy，Model-BasedValue-Based Approach: Q-learningPolicy-Based Approach: SARSA第十一周：Multi-Armed BanditsMulti-Armed banditsEpsilon-GreedyUp...
...產(chǎn)品的過程中，美團采取的做法是MVP，即用最小、可行的方法做出來。夏華夏先生從美團外賣的誕生方式到產(chǎn)品冷啟動、迅速推廣、用戶需求調(diào)研及優(yōu)化、補貼帶來的用戶爆發(fā)、精細化運營等方面，完整分享了美團外賣從0-800萬...
...產(chǎn)品的過程中，美團采取的做法是MVP，即用最小、可行的方法做出來。夏華夏先生從美團外賣的誕生方式到產(chǎn)品冷啟動、迅速推廣、用戶需求調(diào)研及優(yōu)化、補貼帶來的用戶爆發(fā)、精細化運營等方面，完整分享了美團外賣從0-800萬...
...014年加入百度，先后帶團隊建設(shè)為百度地圖6大Place場景做數(shù)據(jù)分析，后專注于百度外賣大數(shù)據(jù)生態(tài)從0開始孵化并最終完善。自主研發(fā)涉及到數(shù)據(jù)采集3大平臺、開放式ETL4件套、OLAP分析平臺、Adhoc、大數(shù)據(jù)分布式調(diào)度、數(shù)據(jù)集市、...
...考。 諸位產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品負責(zé)人演講的議題涵蓋了產(chǎn)品方法、產(chǎn)品設(shè)計、團隊管理等核心方法論和進階理論，結(jié)合了各自領(lǐng)域內(nèi)一線實操經(jīng)驗，涉及了AI、新零售、小程序、增長黑客、社交零售、小程序、企業(yè)服務(wù)等多個互聯(lián)...
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...
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。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
