大模型在数据分析和商业分析领域的应用可分为三类: 1 、基础信息查询( 1 )数据表和字段查询( 2 )知识库查询 2 、在封闭业务逻辑下的分析( 1 )关键指标拆解、异动归因( 2 )数据的统计和趋势性分析 3 、开放性分析( 1 )商业分析,
对大模型按三个大维度,多个小维度进行评估。具体如下:1、知识和能力评估(1)问答能力(2)知识补全能力(3)推理能力 - 常识推理 - 逻辑推理 - 多跳推理能力 - 数学推理(4)工具学习
大数据系统分为硬件系统和大数据组件。硬件系统一般为X86服务器,供应商的可选范围很广,参考配置如下。 用途 型号 处理器 内存 硬盘 RAID 操作系统 Hadoop Name Node X3650 M5 Intel Xeon E5
成本大体如下表:
1.项目背景在互联网和科技金融时代,证券行业企业制定并落地大数据项目恰逢其时。一方面发展大数据已是国家重点战略,在政府的资金与政策扶持下,大数据技术体系已经发展成熟;另一方面,在互联网行业的探索和推动下,大数据人才
ES 2.3.0遇到的问题:(1)性能问题·大量数据的集中导入会导致ES性能下降,例如,查询响应时间变长、建index等命令会超时。·数据量大的时候,节点重启会需要很长时间初始化shards。(2)功能问题·不能实时导入数据。·有刷新间隔,
(1)离线数据的营销风控聚合数据仓库中的结构化数据,通过SparkSQL进行多维度聚合计算,结果报表展示在Tableau。活动运营人员通过报表分析异常点,总结出营销反欺诈规则。离线规则由数据库实现,在线规则部署在Spark Streaming
Kafka可保证在同一partition中的消息是有序的,producer把数据按照同一主键发到同一个partition即可。
主要有以下几种方法:(1)通过parallelize方法从集合创建RDD:var rdd = sc.parallelize(1 to 10)(2)通过textFile方法从本地文件或HDFS创建RDD:val rdd = sc.textFile("/filepath/file.txt")(3)其他,如:通过jdbc读取关系
如果是图像文件,根据业务需求可使用不同存储方案。(1)如果做在线内容服务,使用FastDFS、MogileFS等分布式文件系统。(2)如果做图片存储备份,可以使用MongoDB,或者将大量图片压缩后保存在HDFS。HDFS更适合大文件的存储。
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