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银行Kubernetes· 3天前
flink任务在容器云集群中运行时,需要将一部分数据放在容器中处理,如果放在本地盘可能会将文件系统占满,影响到其他容器的运行;如果存算分离,可能IO不能满足需求。建议采用哪种方式?...(more)
浏览150
elasticsearch·4天前
搁浅沉默 某股份银行   擅长领域:数据库, 人工智能, 大数据
一、 引言本篇为 Elasticsearch 集群静态配置篇,旨在让大家对于 Elasticsearch 相关的配置有个简单了解,后续会继续推出动态配置篇,之前的两篇文章介绍了 Elasticsearch 集群相关的基础知识, Elasticsearch 集群在企业场景中的实际应用场景,诚然,当前 Elasticsearch 集群版本...(more)
浏览246
elasticsearch·2024-04-03
jillme 课题专家组 某大型银行   擅长领域:数据库, 国产数据库, 人工智能
17 会员关注
金融策略的加强,服务微泛化,对日志保留、检索、使用的愈发迫切,本文章详细介绍了日志中心的组件和详细构建过程,并综合多方面因素阐述了选型的依据基础和容灾建设,是一批难得的技术好文。 参考性强。...(more)
浏览1577
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数据库·2024-04-03
jillme 课题专家组 某大型银行   擅长领域:数据库, 国产数据库, 人工智能
17 会员关注
本文章详细介绍了REDIS的特性以及在保单业务中的设计使用场景,有较好的参考意义。建议在应用场景介绍中,增强增加redis设计的依据,及内存数据模型的考虑,建议从存储数据选择,数据生命周期,支撑业务底座,与其他组件优势对比方面,加强介绍,体现REDIS的场景优势...(more)
专栏: 最佳实践 
浏览1502
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大语言模型·2024-04-03
jillme 课题专家组 某大型银行   擅长领域:数据库, 国产数据库, 人工智能
17 会员关注
文章对PyTorch和TensorFlow进行了全面且深入的对比,从计算图、数据并行性、模型部署到生态系统等多个层面进行了详细的解析,展现了两个框架各自的优劣。文章条理清晰,论据充分,让读者能够清楚地了解这两个框架的特点和适用场景。特别是在模型部署和生态系统方面的对比,可以启...(more)
浏览588
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软件开发MySQL· 2024-03-24
罗文江 课题专家组 某银行   擅长领域:云计算, 容器, 容器云
35 会员关注
部署架构上,采用异步模式:mysql---->canal--->kafka--->redis。redis:定位是cache缓存,因此实时双写没有必要,且对业务系统写操作的侵入性太大。
大数据·2024-03-23
trek 南方信息股份有限公司   擅长领域:云计算, 存储, 桌面云
有用,感谢分享!
收藏1
评价2
金币1
人工智能·2024-03-18
cq陈 私营   擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
这篇文章很实用,值得学习,谢谢楼主
收藏14
评价22
金币5
软件开发K8S· 2024-03-15
analyst 中信特钢   擅长领域:服务器, 信创操作系统, 信创
2 会员关注
常规是选次新版本,但关键看应用啊,应用不支持,你干啥都白搭
机器学习· 2024-03-11
jinhaibo 课题专家组 昆仑银行   擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
4 会员关注
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...(more)
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