回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
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回答:云计算、大数据、人工智能都是当前科技界的热门技术，它们支撑了各行各业的发展。下面我通俗地回答一下。1、云计算①、云计算概念通俗讲解IT界只要讲云计算，就会用喝水的故事来通俗的解释，这里我扩展一下来来讲。故事如下：某村子里有一家人要喝水，于是就请人在自家门口挖了口水井，于是一家人喝上了水。这就是本地计算，也就是自己买服务器、装网络、装软件为自己的业务提供服务。这种模式投入成本比较高，需要自己建设、自...
longmon
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回答:在对大数据与云计算的关系理解之前，我们需要对这两个概念分别进行了解。大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，简单理解就是海量数据的高效处理。云计算就是硬件资源的虚拟化，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后再进行分配使用。本质上看，云计算强调的是计算，而数据则是计算的对象，二者...
csRyan
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回答:任何新的技术和新的概念，都是两种因素驱动的结果：需求拉动和技术推动。云计算也是如此。云计算的出现不仅仅是厂商炒作的结果，也有其必然性。业务需求的拉动，希望解决业务应用的问题，云计算本质上是希望解决资源利用率、计算能力不足和成本的问题;技术发展的推动，使得云计算具备了技术上的可行性，技术的发展推动了IT创新的商业价值。一系列因素在推动着云计算向前发展：云计算首先是产业界商业利益推动的结果。目前云计算...
lookSomeone
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回答:人工智能将由机器人或者智能化的系统代替人工，会有一些从事简单工作的劳动者失业。信息的富集，资本的力量将衰落，共享、共治、共赢经济模式和组织模式主流。
546669204
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回答:嗯……据我所知，现在大数据，云计算服务器都是采用Linux作为操作系统的。操作系统作为业务的基层，必须要熟练掌握，否则连日常的基本运维都无法做到。所以Linux的知识掌握越多越熟练越好。
Freelander
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...和数据处理与分析层，由此可概括的两大核心技术： ① 分布式存储 解决海量数据的存储问题 一台机器无法存储，我们就借助集群进行分布式存储 ② 分布式处理 解决海量数据的处理问题 一台机器无法高效完成数据处理，...
...析这两个层面。 1.4.2两大核心技术 两大核心技术指的是分布式存储、分布式处理。 分布式存储：解决海量数据的存储问题。单机无法存储海量数据时，就借助集群进行分布式存储。 分布式处理：解决海量数据的处理问题。单...
...统，可以多达几万台机器甚至更多。 Hadoop最初主要包含分布式文件系统HDFS和计算框架MapReduce两部分，是从Nutch中独立出来的项目。在2.0版本中，又把资源管理和任务调度功能从MapReduce中剥离形成YARN，使其他框架也可以像MapReduce...
...件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。Hadoop的发行版除了社区的Apache hadoop外，cloudera，hortonwork...
...不断地增大，其通过MySQL及磁盘基本无法满足需求，只有分布式化。 这个时候MySQL变成了HBase,检索变成了Solr/ES，再ECS提供的计算力变成了Spark。但这也会面临存储量大且存储成本高等问题。 另外一个趋势就是非结构化的数据越...
hadoop集群管理系统搭建规划说明Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情，因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境，最终却不知道什么原因无法创建成功。但对新手来说，运行环境搭建不成功的概...
大数据分布式存储的部署模式：分离式or超融合数据中心内部系统的核心要求是稳定可靠，一是指系统在运行过程中有能力提供连续可靠的服务，长时间无故障运行；二是指当故障发生之后，有能力快速定位，及时排查，...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
