回答:首先明確下定義:計算時間是指計算機實際執行的時間,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度。首先我們不考慮資源問題,討論時間的預估。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI,以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的,每個stage下有很多個task,task 的...
回答:使用SQL處理數據時,數據會在數據庫內直接進行處理,而且sql處理本身可以對sql語句做優化,按照最優的策略自動執行。使用Java處理時,需要把數據從數據庫讀入到Java程序內存,其中有網絡處理和數據封裝的操作,數據量比較大時,有一定的延遲,所以相對來說數據處理就慢一些。當然,這個只是大體示意圖,實際根據業務不同會更復雜。兩者側重的點不同,有各自適合的業務領域,需要根據實際情況選用合適的方式。
回答:我是做JAVA后臺開發的,目前為止最多處理過每天600萬左右的數據!數據不算特別多,但是也算是經歷過焦頭爛額,下面淺談下自己和團隊怎么做的?后臺架構:前置部門:負責接收別的公司推過來的數據,因為每天的數據量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報文的方式,使用batch框架進行數據落地,把落地成功的數據某個字段返回給調用端,讓調用端驗證是否已經全部落地成功的,保證數據的一致性!核心處理:使用了spr...
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,...
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...
...解決問題代表企業第一次浪潮1980年前后個人計算機信息處理Intel、AMD、IBM、蘋果、微軟、聯想、戴爾、惠普等第二次浪潮1995年前后互聯網信息傳輸雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、騰訊等第三次浪潮2010年前后物聯網、云計算和大...
...云計算是硬件資源的虛擬化,而大數據是海量數據的高效處理。從結果來分析,云計算注重資源分配,大數據注重的是資源處理。一定程度上講,大數據需要云計算支撐,云計算為大數據處理提供平臺。 從二者的定義范圍來...
...能模型,并在敏捷大數據平臺上對數據流進行實時智能化處理,最終實現一站式的大數據智能分析實踐。 一、前言 人工智能的誕生可以追溯到上世紀50年代,在達特茅斯會議上,麥卡錫提出了AI的概念,但在初期的熱度過后,人...
...用于生成決策的時間非常少。 1秒定律:這一點和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。 (4)價值密度低,商業價值高: 如此大量的數據,很多可能都是沒有價值的數據。比如監控攝像頭時刻生成大量數據需要進行存儲,一旦發...
...近EB量級。 2)Velocity(高速): 這是大數據區分于傳統數據挖掘的最顯著特征。根據IDC的數字宇宙的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業的生命。 天貓雙十一...
...過互聯網提供全球用戶計算力、存儲服務,為互聯網信息處理提供硬件基礎。云計算,簡單說就是把你自己電腦里的或者公司服務器上的硬盤、CPU都放到網上,統一動態調用。 大數據是什么? 大數據的定義(麥肯錫全球研究...
...據量早已超出 ZB(1ZB=1024EB,1EB=1024PB)級別。傳統的數據處理方法是:隨著數據量的加大,不斷更新硬件指標,采用更加強大的CPU、更大容量的磁盤這樣的措施,但現實是:數據量增大的速度遠遠超出了單機計算和存儲能力提升...
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...