大数据应该怎么学?4大阶段助你成为行业高手!

二、技术框架学习:深入骨髓,方能游刃有余在掌握了基础知识后,接下来就是技术框架的学习了。这是大数据学习的核心部分,也是你能否成为大数据高手的关键。1.Hadoop生态系统:Hadoop是大数据领域的老大哥,它的核心组件HDFS、MapReduce、YARN是你必须掌握的。学会Hadoop的安装、配置及集群搭建,你将能够处理PB级别的数据。

??国科大领域大数据系列讲座之“健康医疗大数据体系及应用发展...

常见的平台工具包括数据搜索和分析工具,如ElasticSearch、Solr和Python等;分布式批计算框架Hadoop、Spark、Storm和Flink等;文件系统和协调管理工具HDFS、Yarn和Mesos等;数据存储工具,Delta、Hudi和Hive离线数据仓库等;数据采集工具,WEB爬虫和Flume数据采集等。数据的处理方法包括数据准备、数据表示与转换、数据计算、数据建模、...

基于云计算和大数据技术的传感器数据存储与分析系统

MapReduce作业通常由一个主节点控制,分为Map和Reduce两个主要函数。Map函数负责将输入数据切分为键值对,然后按键排序;Reduce函数则将这些排序后的值合并,生成最终的输出结果。MapReduce的工作原理在实际应用中,可能需要运行多个MapReduce作业来完成数据分析任务。这些作业可以独立运行,也可以在更复杂的数据处理流程中相互...

面向Data+AI 时代的数据湖优化与实践

首先是Catalog层,是比较轻量级的一个服务,一般是用来存储table与其metadata的location之间的映射关系,可以提供原子更新能力,用来保证事务性。第二层元数据层,由一系列的文件组成,首先是metadatafile,存储整个table级别历史快照指针的集合,通过它可以在下游找到manifestlist,即datafile的指针,在每...

你必须知道的顶级大数据技术

1.ApacheHadoopApacheHadoop是一个开源的、基于java的框架，用于存储和处理大数据，由Apache软件基金会开发。本质上，它提供了一个分布式存储平台，并使用MapReduce编程模型处理大数据。Hadoop框架被设计为自动处理硬件故障，因为它们经常发生。Hadoop框架由HadoopHDFS（DistributedFileSystem）、HadoopYARN（Yet...

手把手教你用Spring Boot搭建AI原生应用

call和stream方法分表对应大模型的两种输出方式：非流式输出call：等待大模型把回答结果全部生成后输出给用户；流式输出stream：逐个字符输出，一方面符合大模型生成方式的本质，另一方面当模型推理效率不是很高时，流式输出比起全部生成后再输出大大提高用户体验(www.e993.com)2024年11月12日。调用示例：3.2提示词模板3.2.1提示词概念...

传智教育2023年年度董事会经营评述

数字化人才职业培训市场竞争格局分为两个层次,第一层次为全国范围经营的知名品牌培训机构,公司处于这一层次,此类企业规模大,师资力量雄厚,占据全国中高端培训市场和较大市场份额;第二层次为区域性经营的培训机构,此类企业数量较多,在小范围地域内占有部分市场,但规模相对较小。

如何设计真正的实时数据湖?|数据源|数据流|元数据|数据仓库|...

具体表现为,总也对不上的销售与财务。营销或者销售部门受迫于业绩压力,会把销售的付款分层次展开,全款买断、授信付款、融资租赁、合同融资、合格证抵押等多种多样,总体上表现为不同层次的赊销现象,甚至于体现在经销商与代理商的渠道主体区别定义上。赊销分层造成直接后果就是,从销售视角的某个时间点的销售额的计算,...

大数据赋能法律监督的逻辑起点、实践样态和未来图景

数据采集主要分为确定数据采集范围和数据采集关键技术两个过程。数据采集范围可分为内部数据和外部数据，包括司法办案信息化平台中的法律监督的数据、与其他执法司法机关共享业务数据、互联网平台公开数据。针对不同来源、不同种类、不同格式的数据，可以采取直接同步、Hadooop分布式架构存储、HDFS文件系统同步、网络爬虫技术...

新一代超级计算框架Ray在微信AI计算中的大规模实践

微信存在大量AI计算的应用场景,主要分为三种:流量分发、产品运营和内容创作。流量分发场景中的AI计算主要用于搜索、广告、推荐场景的核心特征生产,产品运营相关的AI计算主要用于产品功能相关和内容运营相关(低质、优质、生态建设),由于大模型的兴起,AIGC相关的文生图、图生图、AI特效等内容创作场景的AI计算...