大數據分析目標SEARCH AGGREGATION
回答:資深的開發，一般能猜出來你的表結構和字段名字，一般字段猜出來的和正確結果是大差不差的。第二種就是靠字典暴力去跑，看返回回來的結果。第三種就是數據庫有個information_schema這個庫，記不太清楚了，里邊記錄的有你的表結構信息。還有第四種select database 查出來你的庫名字，再根據你的庫名字這個條件查找表結構，再根據你的表名字查詢字段名字。都有sql語句可以查詢。我就知道這四種...
Astrian
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回答:目前階段大數據技術及體系已經逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數據越來越多的被使用，伴隨互聯網化的發展更多的企業信息化已經由IT時代轉變為DT時代，以數據為核心，用數據進行決策，基于數據驅動企業的創新與發展，相信在將來大數據也會有更廣泛的應用空間，對于大數據的理解主要分為以下幾個層面。1.數據來源：對于大數據時代而言更多強調基于業務數據的沉淀，在一定規模的數據上進行進一步的分析、處理、轉換，...
arashicage
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回答:在大數據領域大概有四個大的工作方向，除了大數據平臺應用及開發、大數據分析與應用和大數據平臺集成與運維之外，還有大數據平臺架構與研發，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據技術推廣和培訓，這部分工作目前也有不少人在從事。大數據平臺架構與研發主要的工作內容是研發底層的大數據平臺，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發級崗位也并不多。現在不少技術研發團隊都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近幾年，大數據的概念逐漸深入人心，大數據的趨勢越來越火爆。但是，大數據到底是個啥？怎么樣才能玩好大數據呢？大數據的基本含義就是海量數據，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。數字經濟的要素之一就是大數據資源，現在大家聊得最多的大數據是基于已經存在的...
khlbat
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回答:隨著大數據應用的逐漸落地，很多人都想從事大數據方面的工作，這其中自然就有很多非大數據相關專業（數學、計算機、統計學）的從業者，那么大數據到底能不能從零基礎開始學呢？答案是肯定的，但是也要根據自身的知識結構來選擇大數據的學習方向。大數據技術體系在2016年的時候已經趨于成熟，目前正處在落地應用的階段，大數據的細分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識結構。大數據的崗位集中在數據采集、整理、存儲、分析...
wuyangnju
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回答:大數據是處理海量數據的一種技術，你說的寫SQL只能處理結構化數據，更多的是非結構化數據（文本數據），和半結構化數據。并且通過SQL處理的數據量一般很少，幾個T就根本不行，大數據涉及存儲（存儲級別為PB級別），資源調度（一般是分布式系統，不是一臺機器），計算框架（hadoop;storm;spark）這三部分，缺一不可，你說的寫SQL只是相當于計算框架（勉強算得上，性能差遠了）。
tracymac7
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... 數據挖掘的建模過程主要分為如下幾個方面: 定義挖掘目標 數據取樣 數據探索 數據預處理 數據建模 模型評估 數據可視化 下面我們逐一進行介紹。 定義挖掘目標 針對具體的數據挖掘應用需求,首先要明確本次的挖掘目標是什...
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...器、維護人力是大數據成本主要的來源，我們希望通過大數據分析技術，對硬件故障的預測和自動化進行管理，對機器的管理實現零投入，最大化利用資源，減少預算開銷。 l?提供高質量業務運維服務，我們希望用戶可以通過...
...往大家自己在單機上就可以完成機器學習的數據預處理、數據分析以及最終機器學習的分析和上線。但在海量數據情況下，可能需要接觸到Hadoop生態圈。 2、做監督學習時，經常需要匹配樣本。數據倉庫里面的數據可能是萬億級...
...》，目前企業利用程度最高的數字化技術為云計算服務、數據分析技術，受調查的企業中，約62％已經部分上云或完成上云。網易杭州研究院執行院長汪源認為，大部分企業仍缺乏足夠的互聯網經驗，對云計算、大數據、人工智...
...源），就依賴存儲計算分離架構的實施。沿著極致彈性的目標，數據庫經歷了混合云彈性、容器化彈性、計算存儲分離彈性三個階段，基礎架構從高性能ECS混合云、容器化混合云、存儲計算分離的公共云和離線混部一步步升級。...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
