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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~
- 22小时前
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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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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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腾讯多媒体实验室：基于三维卷积神经网络的全参考视频质量评估算法
腾讯有多个视频业务线，点播视频有腾讯视频、企鹅影视，短视频有微视、K歌，直播类有Now直播、企鹅电竞，实时传输类有QQ和微信的音视频通话、无线投屏和腾讯会议等。
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分治算法，即分而治之：把一个复杂问题分成两个或更多的相同或相似子问题，直到最后子问题可以简单地直接求解，最后将子问题的解合并为原问题的解。归并排序就是一个典型的分治算法。 在这篇文章中我们将先介绍分治算法的「三步走套路」，然后通过经典的归并排序算法体验一番分治算法的核心，最后再通过真题演练一试身手！
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11月28日，阿里云正式开源机器学习平台 Alink，这也是全球首个批流一体的算法平台，旨在降低算法开发门槛，帮助开发者掌握机器学习的生命全周期。
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点赞功能大家都不会陌生，像微信这样的社交产品中都有，但别看功能小，想要做好需要考虑的东西还挺多的，如海量数据的分布式存储、分布式缓存、多IDC的数据一致性、访问路由到机房的算法等等。
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如果有人要问2019年技术圈什么最热，“中台”绝对当仁不让，从观望到试水，很多公司做出了从 0 到 1 的探索。众所周知，“中台”一词在国内最早是由阿里提出来的，2015 年，马云参观芬兰游戏公司Supercell，观察其每个游戏开发的小团队只有六七个人，但开发与停止的速度之快，让马云即惊讶又好奇。得知如此快的原因是开发者将游戏开发过程中用到的一些通用的游戏素材和算法整理出来，作为工具提供给小团队使用，使得同一套工具可以支持多个游戏研发团队。这样的架构模式给了马云很大的震撼和启发，这也催生了阿里巴巴的中台战略，加之越来越的企业跟随其热度，寄希望于借助中台推动业务增长以快速实现数字化转型， “中台”得以风靡。
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雪花算法(snowflake) ：分布式环境，生成全局唯一的订单号
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。 这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成ID的一种算法，这种方案把64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间等。 其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号，最后还有一个符号位，永远是0。
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排序算法这么多，这里先将排序算法做个简单分类： 一、可以根据待排序的数据量规模分类： 内部排序：在排序过程中，待排序的数据能够被全部加载进内存中 外部排序：待排序的数据太大，不能全部同时放入内存，排序过程中需要内存与外部存储交换数据
数据错误 -
Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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