大数据平台容器化混合部署，扩容弹性较云化+分布式存储相比的优势和提升主要体现在以下几个方面：更快的部署和迭代速度：容器化技术允许用户以更快的速度部署和迭代应用程序。容器可以在几秒内启动，而传统的虚拟机可能需要几分钟。这意味着在大数据应用中，容器化可以显著减少开...

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...

在当前的银行系统中，业务部门获取数据的方式确实存在一定的困难和门槛。为了降低业务部门对技术的关注度并增加对数据的关注度和分析，利用大模型实现类似于ChatGPT的问答方法是一个有前景的方向。这种方法可以使业务人员通过自然语言提问，然后由模型返回可执行的SQL查询，从而...

结合我们行的情况，要想对数据进行分类分级，先要进行数据资产的梳理，一般厂商数据分类分级平台都有一个简单的资产梳理功能，是基于数据库层面而非业务层面的资产梳理。根据资产梳理的情况，根据 中国人民银行发布《金融数据安全 数据安全分级 指南 》(JR/T 0197—2020) 进行数据...

科研大数据需要的硬件需要结合建设内容。如果是传统的客养大数据平台，主要的工作数数据采集处理存储机上NLP，普通的集群和存储也可以满足，但是内存需要的资源会多一些，存储资源要大，毕竟基于数据的处理，可以考虑SSD。如果是多模态的科研平台，包括需要在这个科研平台上嫁接大模型...

其实这个问题都不知道咋个回答。大数据平台使用的元数据库，可能每家都不太一样。例如华为的源数据库可能用的是它自己的gaussdb，其他厂商有的用mysql。针对mysql，我想这些大数据厂商基本用的都是社区版本的开源mysql吧，针对这部分性价比真的就没啥区别吧。除非它改动了开源版...

既然已经知道是hive组件导致的MYSQL元数据库的问题，建议从以下方面着手：1、从hive组件着手a、检查是不是最近有新上的任务，没有经过代码审计或者SQL写的不规范的任务，占用资源过多，从而导致集群响应缓慢；b、检查hiveserver2和hivemetastore的参数，分析其日志，看看是不是由于参数...