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...
1、背景随着业务创新以及分布式架构、微服务、大数据、人工智能等技术演进，使得银行业IT运维面临软硬件数量激增、应用和架构复杂化、变更频繁、调用链显著增长、运维数据井喷等困难和挑战。运维技术在各行各业的重要性越来越高，特别在商业银行使用更广、更深，由于商业银行...
(more)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...
在长尾场景下，数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点：异常值处理：长尾数据中常见异常值，可利用统计学方法处理异常值，确保数据准确性。缺失值处理：长尾数据可能存在较多缺失值，需采用适当方法填充或处理，如均值填充、插值法等，以保证数据完整性。特征选择...
数据存储是数据安全的最后一道防线，如何发挥存储在数据安全的作用？要从以下几个方面考虑：1.加密存储:对数据进行加密存储是一种有效的保护措施。通过加密，可以确保即使数据被窃取或泄露，也无法被未经授权的第三方轻易解密和使用。可以采用对称加密、非对称加密、哈希加密等真...
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要有效控制医学影像数据的存储成本，可以考虑以下几个方面：数据压缩和优化：使用高效的压缩算法对图像进行压缩，以减少存储空间的需求。此外，还可以通过去除冗余信息、调整图像分辨率等方式进一步减小数据大小。归档和删除策略：制定合理的数据归档和删除策略，将不常使用的数据转移...
