數(shù)據(jù)分析與處理SEARCH AGGREGATION
回答:首先明確下定義：計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間，不是人等待的時(shí)間，因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問題，討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的，每個(gè)stage下有很多個(gè)task，task 的...
silenceboy
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回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫內(nèi)直接進(jìn)行處理，而且sql處理本身可以對(duì)sql語句做優(yōu)化，按照最優(yōu)的策略自動(dòng)執(zhí)行。使用Java處理時(shí)，需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫讀入到Java程序內(nèi)存，其中有網(wǎng)絡(luò)處理和數(shù)據(jù)封裝的操作，數(shù)據(jù)量比較大時(shí)，有一定的延遲，所以相對(duì)來說數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然，這個(gè)只是大體示意圖，實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會(huì)更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點(diǎn)不同，有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，需要根據(jù)實(shí)際情況選用合適的方式。
stefanieliang
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回答:我是做JAVA后臺(tái)開發(fā)的，目前為止最多處理過每天600萬左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過來的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
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回答:數(shù)據(jù)分析是干什么的？在企業(yè)里收集數(shù)據(jù)、計(jì)算數(shù)據(jù)、提供數(shù)據(jù)給其他部門使用的。數(shù)據(jù)分析有什么用?從工作流程的角度看，至少有5類分析經(jīng)常做：工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前預(yù)測(cè)型分析：預(yù)測(cè)一下目前走勢(shì)，預(yù)計(jì)效果工作中的監(jiān)控型分析：監(jiān)控指標(biāo)走勢(shì)，發(fā)現(xiàn)問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對(duì)策工作后的復(fù)盤型分析：積累經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)教訓(xùn)那數(shù)據(jù)分析是什么的？數(shù)據(jù)分析大體上分3步：1：獲...
B0B0
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回答:實(shí)變函數(shù)和泛函分析的難度其實(shí)是很高的，對(duì)于普通的工科生而言，這些課程都是不作要求，直到研究生的時(shí)候才會(huì)開放類似的選課。其中，實(shí)變函數(shù)是數(shù)學(xué)分析的進(jìn)階版，相當(dāng)于數(shù)學(xué)分析中增加了測(cè)度的概念，從而讓原本就半懂不懂的數(shù)學(xué)理論變得更加抽象；泛函分析就更加不用說了，這門基于測(cè)度和度量的學(xué)科，大部分人看到其中的抽象概念時(shí)，都是云里霧里，很難摸到頭緒。但是好就好在，這些課一般來說考試比較容易，比如說像我們研究生時(shí)...
kgbook
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...道問題是什么，問題在哪，完全是以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)問題、解決問題 ② 思維方式的變化? 全樣而非抽樣 在之前，數(shù)據(jù)太多，無法保存和分析，統(tǒng)計(jì)學(xué)采用抽樣，而現(xiàn)在，我們可以對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 效...
...負(fù)載在云計(jì)算運(yùn)行的過程中符合GDPR法規(guī)。完成控制者／處理者的合同收集個(gè)人數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)控制者）并在云計(jì)算環(huán)境中運(yùn)行的組織必須確保他們收集的數(shù)據(jù)在所有傳輸、存儲(chǔ)和處理過程中都盡可能得到了保護(hù)。組織通常使用第三...
...嚴(yán)格的法律，其適用范圍涵蓋所有與歐盟個(gè)人數(shù)據(jù)收集和處理相關(guān)的商業(yè)主體，違規(guī)企業(yè)將最高被處以上一年度全球營業(yè)額的4%或2000萬歐元作為罰款。Facebook和谷歌等美國企業(yè)或成為GDPR法案下第一批被告。 據(jù)了解，GDPR的監(jiān)管范...
... 2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 寫給人類的機(jī)器學(xué)習(xí) 2.2 監(jiān)督學(xué)習(xí) II Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第5章 挖掘建模 Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第13章 財(cái)政收入影響因素分析及預(yù)測(cè)模型 與 TensorFlow 的初次接觸 2. TensorFlow 中的線性回歸 SciPyCon 2018 sklear...
...題，當(dāng)用戶發(fā)起一個(gè) HTTP 請(qǐng)求后，我們的 PHP 應(yīng)用程序在處理這個(gè)請(qǐng)求時(shí)并沒有直接的解析這個(gè) HTTP 協(xié)議，而是可以直接從 $_GET、$_POST 和 $_SERVER等全局變量中，獲取到用戶請(qǐng)求數(shù)據(jù)和其它系統(tǒng)環(huán)境。這究竟又是為...
...已經(jīng)開始將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力與AI能力相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)智能數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)的快速交付。 實(shí)際上，針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的智能化處理技術(shù)已經(jīng)在很多行業(yè)中得到了先驗(yàn)。例如在互聯(lián)網(wǎng)直播領(lǐng)域，基于視頻流的實(shí)時(shí)濾鏡、實(shí)時(shí)特效算法已經(jīng)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
王晗
