回答:這個太范化了吧。大數據架構選擇的方案就有很多,海量數據的即席查詢本省就是業內目前的痛點,暫時沒有太好的解決方案,kylin等框架也只是一個折中方案,如果你不是要求海量數據分析的秒級響應的話sparkSql、presto等都是不錯的方案,分鐘級別可以返回。
回答:以mysql為列:1:支撐高并發系統,一定會涉及事務,所以數據庫引擎必選innodb,innodb支持事務,事務級別根據業務而定,如果業務數據一致性要求很高,事務就開啟序列化級別,這樣就完全隔離事務,但是會導致鎖資源競爭加劇。mysql的性能有一定的降低。2:讀寫分離,數據庫分成主庫和從庫,主庫負責寫數據,叢庫負責讀數據。注意主從數據庫數據一致性問題。3:冷熱數據分離,美團,餓了么部分設計采用冷熱...
回答:隨著大數據技術開始逐漸落地應用,未來不僅IT互聯網領域的從業者需要掌握大數據技術,傳統行業從業者也需要掌握一定的大數據技術,尤其是管理類崗位,掌握大數據技術對于提升自身的資源整合能力,以及擴展自身的能力邊界,都有比較積極的意義。從我近些年帶大數據方向研究生的情況來看,早期選擇大數據方向的同學,往往都來自于數學、統計學和計算機大類專業的同學,近兩年管理學專業的同學也開始選擇大數據方向了,這是一個明顯...
回答:我認為專業還是選你自己喜歡的比較好,因為喜歡你才會用心去做,才會堅持。前途這個東西,就是堅持不懈。
回答:從系統架構本身來說,一般系統優化主要從三個方面入手,數據持久層、業務邏輯層和前端展示層。數據持久層限制系統性能主要有兩個方面,一是數據庫自身的性能,二是對數據庫操作的方式,數據庫自身相對簡單,一般通過優化配置、采用高可用方案、搭建集群或者使用性能更好的數據庫來提升性能;數據庫操作主要是數據庫讀寫操作,可以通過SQL優化的方式來提升讀寫速度,或者通過緩存的方式減低并發、提升性能。業務邏輯層代碼層面常...
回答:分布式架構是軟件系統分布式系統存儲是基于存儲、服務器、數據庫技術、容災熱備等技術的系統集成數字經濟時代,各個企業、個人都在生產數據,利用數據,數據也在社會中不斷流動、循環,為這個時代創造著價值與機遇。盡管數據如此珍貴,但我們仍然會聽到在集中式存儲場景中,由于網絡攻擊、火災、地震而造成數據故障、丟失等問題。為了防止數據出現故障、數據丟失、服務器出錯、數據無法恢復等情況,越來越多企業開始把集中存儲轉變...
...應用都需要有 APM 體系,可以隨時分析性能的情況;在大數據時代,隨著數據規模的增加以及硬件計算能力的提升,數據庫的使用也發生了重大的變化;最重要的,整個 DevOps 也在進化到人工智能時代,監控、服務治理、調度這...
...應用都需要有 APM 體系,可以隨時分析性能的情況;在大數據時代,隨著數據規模的增加以及硬件計算能力的提升,數據庫的使用也發生了重大的變化;最重要的,整個 DevOps 也在進化到人工智能時代,監控、服務治理、調度這...
...出版的技術圖書 即將出版的《深入理解XXXXXXXXX》 《海量數據處理與大數據技術實戰》 《MySQL技術大全:開發、優化與運維實戰》 《深入理解高并發編程》 《并發編程核心知識》 《冰河的滲透實戰筆記》 《我要進大廠系列之面...
大數據時代為數據存儲帶來壓力,越來越多的組織需要在云計算的技術基礎上搭建起能夠存儲大量結構化和非結構化數據的存儲平臺。云存儲應云而生。 所謂云存儲,是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等...
...、微服務架構及 Serverless、中間件平臺、容器、AI DevOps、數據庫、大前端、Fintech、機器學習、人工智能、智能硬件、效率管理等 20 個技術專題。 史海峰、惠新宸、袁進輝、沈劍、陳皓等經驗豐富的一線技術團隊帶頭人現場分享...
...、微服務架構及 Serverless、中間件平臺、容器、AI DevOps、數據庫、大前端、Fintech、機器學習、人工智能、智能硬件、效率管理等 20 個技術專題。 史海峰、惠新宸、袁進輝、沈劍、陳皓等經驗豐富的一線技術團隊帶頭人現場分享...
大數據分布式存儲的部署模式:分離式or超融合數據中心內部系統的核心要求是穩定可靠,一是指系統在運行過程中有能力提供連續可靠的服務,長時間無故障運行;二是指當故障發生之后,有能力快速定位,及時排查,...
大數據正在徹底改變IT世界。那么,什么樣的數據談得上數據呢? ? 根據IDC的報告,未來十年全球大數據將增加50倍。僅在2011年,我們就將看到1.8ZB(也就是1.8萬億GB)的大數據創建產生。這相當于每位美國人每分鐘寫3條Tweet,而...
?????? 大數據正在徹底改變IT世界。那么,什么樣的數據談得上數據呢? 根據IDC的報告,未來十年全球大數據將增加50倍。僅在2011年,我們就將看到1.8ZB(也就是1.8萬億GB)的大數據創建產生。這相當于每位美國人每分鐘寫3條...
...系統,以及很多太短的通用平臺與系統,主要關注架構、數據庫、O2O等方面的技術。 壹佰案例: 作為同時負責過58同城和58到家業務的架構師,可否從架構方向談下兩項業務的技術難點有何不同? 沈劍:58同城是一個信息平臺...
大數據的應用開發過于偏向底層,具有學習難度大,涉及技術面廣的問題,這制約了大數據的普及。現在需要一種技術,把大數據開發中一些通用的,重復使用的基礎代碼、算法封裝為類庫,降低大數據的學習門檻,降低開...
...下游依賴關系圖,在故障發生時,開發人員可以借助依賴數據快速定位到問題的來源,極大縮短問題修復時間(MTTR)。借助架構圖,我們還可以梳理出系統中存在的強弱依賴,在業務高峰期對弱依賴進行降級,或者針對系統依...
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...