针对：大数据容器化部署如何实现资源隔离，与非容器相比的优势在什么地方？我是这么思考的，你可以看看是否有解答你的问题：通过宿主机的linux kernel实现优先级控制，确保资源使用优先级低于在线服务。与传统方式相比，容器化的大数据作业可以运行在在线应用使用的集群，利用在线集群...

大数据平台容器化部署后，原有大数据平台产品还需要吗？其实这个问题是很多中小金融机构会面临遇到的问题，我是这样思考的希望能对你有帮助。存量的传统大数据集群产品还会保留，和容器化的大数据平台并行，但是不会再进行扩容了。新增作业都上容器化的大数据平台，可以和在线应用共...

一般需要为计算节点配置单独的shaffle本地盘， 同时通过调度算发，让数据密集型作业尽可能分散到不同的节点，确保不出现存储热点节点。 同时也可以增加作业的内存配置和数量，减少spill到本地的文件数量，减少存储开销。...

根据需求，主要是处理30亿条交易数据，并利用机器学习为交易地址打上标签，使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量：Hadoop适合存储海量的数据，并提供了多种技术组件用于查询和分析，由于本需求是30亿条数据进行存储和处理，所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...

实时的。前端能实时读到写入redis的数据。

慢有两个地方，一个是redis这端，一个是写入那端。redis这端，redis是单线程的，一次同步很多数据是会比较慢；写入那端看看是否慢，看看是否可以改进。先优化慢，关键是看整个链路消耗的时间，定位出来之后去看是否可以优化。...

相同之处：1.       数据存储需求量大：无论是传统业务场景还是大模型场景，都需要大规模存储数据，以满足业务需求。2.      数据安全性要求高：对于任何业务场景，数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外，需要确保数据的安全性。3.      数据质...

企业大模型数据治理是确保企业数据质量、安全性、可靠性和一致性的关键。在选择企业大模型数据治理的方法和工具时，我们更倾向于以下几个方面，并会说明相应的理由：数据质量管理和校验 ：我们强调数据质量管理和校验的重要性。通过数据清洗、格式转换和校验程序，可以确保数据的...