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以北京为例，共10页，一页是30个公司，总共是300个公司在招大数据，按每个公司3-5个大数据，北京大概开放岗位是1000-1500个岗位（保守），一线城市（北上广深）按1500算，共4个，按6000个大数据岗位，其他所有新一线，二线（杭州，成都，武汉，宁波，郑州，无锡，...）按20个城市折算，每个城市按能提供1000个大数据岗位（我其实看了下像杭州，长沙，武汉这种，也都是10页），约能提供20000个岗位，这个其实我是往小了算了。不想卷的：同样也按50%算，会在3-5年内速度慢慢减弱，还剩5万人。
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- 原来是大华啊~
- 昨天
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HDFS的概述：HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Apache Hadoop 项目的一个子项目. Hadoop 非常适于存储大型 数据 (比如 TB 和 PB), 其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件, 并且提供统一的访问接口, 像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统.INSERT INTO test VALUES(1,'张三','男'),(2,'李四','男'),(3,'王五', '女');Metastore元数据存储。
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- m0_73769302
- 前天
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- 数据错误
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Pig可作为Hive的替代工具，是一种数据流语言和运行环境，适合用于在Hadoop平台上查询半结构化数据集，用于与ETL过程的一部分，即将外部数据装载到Hadoop集群中，转换为用户需要的数据格式；HBase是一个面向列的、分布式可伸缩的数据库，可提供数据的实时访问功能，而Hive只能处理静态数据，主要是BI报表数据，Hive的初衷是为减少复杂MR应用程序的编写工作，HBase则是为了实现对数据的实时访问。存储一般为一次写入，多次读取，只支持追加写入，不支持随机修改。文件系统可存储超大文件，时效性稍差。
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- K3225154473
- 昨天
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在编程的世界里，没有终点只有起点，每一次的尝试和探索都会带来新的收获和成长。其次，深度学习作为未来发展的方向，具有广阔的市场前景和无限的发展潜力。而且，随着深度学习技术的不断发展和应用，我相信程序员这一职业的未来将会更加光明和美好。因此，我会坚定地走向这条道路，不断提升自己的技术能力和专业素养，为未来的科技发展和社会进步贡献自己的力量。这不仅是对程序员们技术能力的认可，也是对他们辛勤工作的回报。在当下这个信息化、数字化的时代，程序员这一职业不仅具有极高的技术含量，更承载了推动社会进步、引领科技发展的重任。
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- 小桥流水---人工智能
- 昨天
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- 数据错误
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在 Elasticsearch 或其他需要大量内存映射的应用程序中，通常需要增加这个参数的值，以便系统能够支持更大规模的内存映射。注意：path.config: /data/docker/logstash/conf.d/*.conf #别自作聪明改路径，就先/docker。2.查看Kibana安装结果：访问对应的ip:5602(kibana默认5601，因为我的5601被别的占用了，我用的5602)#这一步我也不知道干啥的，有没有用，反正看见有人整了。1.查看ES安装结果：访问对应的ip:9200。
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- J_7
- 昨天
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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最近读到这样一篇好文章，从底层硬件角度出发剖析了一下CPU对代码的识别和读取，内容非常精彩，读完感觉大学里学到的很多东西瞬间联系起来了，这里分享给大家，希望能认真读完并有所收获。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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程序的运行过程，实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后，CPU要从内存中取出指令，然后指令解码(以便知道类型和操作数，简单的理解为CPU要知道这是什么指令)，然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行，以此类推直到程序退出。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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和传统服务器相比，星星海统一的整机方案可以支持不同的CPU主机，前瞻性的高兼容架构，统一规划的硬件底座，可以支持未来3-5年的服务器产品演进。
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2021-11-10
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