回答:首先明确下定义：计算时间是指计算机实际执行的时间，不是人等待的时间，因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题，讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI，以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的，每个stage下有很多个task，task 的...
silenceboy
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回答:先上一张大数据技术学习的必备技能图：入门学习需要掌握的基本技能：1、Java2、Linux命令3、HDFS4、MapReduce5、 Hadoop6、Hive7、ZooKeeper8、HBase9、Redis10、Flume11、SSM12、Kafka13、Scala14、Spark15、MongoDB16、Python与数据分析等等。我们所说的大数据培训学习，一般是指大数据开发。大数据开发需要学...
felix0913
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回答:大数据是我的主要研究方向之一，我使用Java的时间也比较久，多年前（2008年）还出版过Java的书籍，所以我来说一说Java与大数据的结合都需要学习哪些内容。大数据平台与Java首先Java是一门编程语言，而大数据则是一个产业领域，简单的说做大数据的相关研发可以使用Java语言来实现，Java是大数据领域的一个重要工具。大数据行业涉及到诸多岗位，这些岗位主要围绕数据展开，包括数据采集、数据整理、...
Yujiaao
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回答:目前行业内使用的数据库种类很多。他们的特性及应用场景也不尽相同，在不同场景下的表现也差异悬殊，当然在使用成本上也明显有别。按不同的维度特性、可以把数据库分门别类地划分。从源码是否开放角度来看，数据库版本可分为：开源（又称社区）数据库版本、闭源（又称非开源）数据库版本。开源数据库版本有MySQL、MariaDB、PostgreSQL等。非开源的数据库版本有Oracle、DB2、SQL Server、...
zhjx922
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回答:作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，当前大数据的知识体系还是比较庞大的，随着大数据技术生态的逐渐成熟和完善，大数据领域也逐渐形成了更多的岗位细分，从事不同的岗位细分方向则需要学习不同的知识。从当前大的岗位划分来看，通常包括以下几个岗位：第一：大数据开发岗位。从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，开发岗位的人才需求量还是比较大的，相关岗位的薪资待遇也...
since1986
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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...Storm， Spark Streaming 和最近兴起的Flink。从发展阶段来说，主要经历了两个阶段，起步阶段和平台化阶段；下面将按照下图中的时间线，介绍实时计算在有赞的发展历程。 2.1 起步阶段 这里的的起步阶段的基本特征是，缺少整体...
...将 Mysql 中的数据同步到数仓当中，Flume 作为日志数据的主要通道，同时也是 Mysql binlog 同步到 HDFS 的管道，供 DataY 做增量合并使用。 第二层是大数据的计算框架，主要分成两部分：分布式存储计算和实时计算，实时框架目前主...
...将 Mysql 中的数据同步到数仓当中，Flume 作为日志数据的主要通道，同时也是 Mysql binlog 同步到 HDFS 的管道，供 DataY 做增量合并使用。 第二层是大数据的计算框架，主要分成两部分：分布式存储计算和实时计算，实时框架目前主...
...、分布式调度。在开源的 airflow 基础上进行了二次开发，主要新增功能包括： 增加多种任务类型（datax/datay/导出邮件/导出es/Spark等） 根据任务的上下游关系以及重要程度，计算任务的全局优先级，根据全局优先级调度（优先级...
...行的函数压入调用栈中 任务队列（task queue） 任务队列主要分为两种： 宏任务（macro task）：在新标准中叫task 宏任务主要包括：script(整体代码), setTimeout, setInterval, setImmediate, I/O, UI rendering 微任务（micro task）：在新标准中叫...
...据，并能够做出类人化分析、决策的计算机系统，涵盖了数据挖掘、机器学习、深度学习、强化学习等多个子领域。如无特殊说明，本文所述人工智能皆指后者。 这几类任务中，机器学习、深度学习、强化学习的目标、实施过...
...迁移到真实环境的网络中。 基本上，神经网络迁移学习主要有两个应用场景：特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine Tuning）。对于ImageNet挑战赛而言，众所周知的一个网络模型是VGG网络，该网络模型可以分类1000种不同的图像，...
...迁移到真实环境的网络中。 基本上，神经网络迁移学习主要有两个应用场景：特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine Tuning）。对于ImageNet挑战赛而言，众所周知的一个网络模型是VGG网络，该网络模型可以分类1000种不同的图像，...
...层的直播时移回看服务。项目的需求是做视频数据上云，主要是视频的相关数据对接云存储，需求的开发周期很紧，基本上是以周为单位。 我们之前的服务用 C 、C++ 开发，但 C 和 C++ 的开发周期很长。我们发现这个项目基于 Open...
...n.com/m/100... 产品地址：http://click.aliyun.com/m/100... 本次分享主要包括以下内容： 一、ofo为什么选择MaxCompute 二、实战应用 数据完整性 任务调度 Proxy服务 一、 ofo为什么选择MaxCompute 首先，回顾一下2016年。当时，ofo的数据...
...篇文章开始，我们会正式开始阅读 DM 的源码。 本篇文章主要介绍 DM 的整体架构，包括 DM 有哪些组件、各组件分别实现什么功能、组件之间交互的数据模型和 RPC 实现。 整体架构 通过上面的 DM 架构图，我们可以看出，除上下...
...篇文章开始，我们会正式开始阅读 DM 的源码。 本篇文章主要介绍 DM 的整体架构，包括 DM 有哪些组件、各组件分别实现什么功能、组件之间交互的数据模型和 RPC 实现。 整体架构 通过上面的 DM 架构图，我们可以看出，除上下...
...DW已经成为腾讯较大的离线数据处理平台。 TDW的功能模块主要包括：Hive、MapReduce、HDFS、TDBank、Lhotse等，如图1所示。TDW Core主要包括存储引擎HDFS、计算引擎MapReduce、查询引擎Hive，分别提供底层的存储、计算、查询服务，并且根...
...变更，MySQL集群自身的主从同步就是基于Binlog做的。 本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。 整体架构 整体的架构如上图所示。在Binlog实时采集方面，我...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
