大数据

最近几年，数据量爆炸式增长，很多企业都面临着数据库性能跟不上的难题。传统的CPU服务器在处理海量数据时常常显得力不从心，这时候GPU服务器的出现就像一场及时雨。你可能听说过GPU主要是用来打游戏的，但其实它在数据处理方面的能力同样惊人。今天咱们就来聊聊，GPU服务器到底能给大型数据库带来什么样的改变。 GPU服务器到底是什么玩意儿？ 简单来说，GPU服务器就…

在人工智能和大数据技术飞速发展的今天，GPU引擎服务器已经成为支撑这些前沿技术高效运行的关键基础设施。无论是训练复杂的深度学习模型，还是处理海量的实时数据，GPU引擎服务器都以其强大的并行计算能力，为各行各业的数字化转型提供了坚实的算力支撑。那么，GPU引擎服务器究竟是如何改变我们的计算方式？它又将如何影响未来的技术发展？ GPU引擎服务器的市场现状与增长动…

作为一名长期与数据处理打交道的技术从业者，我第一次接触阿里云Flink实时计算服务时，最直观的感受是它真正实现了企业级实时计算能力的“开箱即用”。相较于自建Flink集群的复杂部署流程，阿里云仅用15分钟就完成了从资源购买到作业上线的全过程。平台提供的SQL作业开发模式让熟悉传统数据库的开发人员也能快速上手，而Java/Python API则保留了足够的灵活…

在大数据技术发展的早期，数据湖被寄予厚望，它承诺以原始格式存储海量数据，无论是结构化、半结构化还是非结构化数据。与传统数据仓库相比，数据湖以其低成本、高可扩展性和灵活性迅速成为企业数据架构的核心组件。 随着时间的推移，许多组织的数据湖逐渐演变成了”数据沼泽”。数据质量参差不齐、缺乏统一的元数据管理、安全管控薄弱以及数据发现困难等问题日…

在当今的数字广告领域，如何精准地找到目标用户并高效地投放广告，是各大平台面临的核心挑战。传统的机器学习模型往往依赖于孤立的用户特征，难以捕捉用户之间、用户与广告之间复杂的潜在关联。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的出现，为解决这一难题提供了全新的视角。本文将分享一个在百亿级规模图上应用GNN技术优化广告投放的真实案例。 传…

在数字经济蓬勃发展的今天，视频内容已成为信息传递的主要载体，随之而来的海量数据对传统计算架构提出了严峻挑战。倚天云原生算力平台应运而生，它通过深度整合自研硬件与云端软件生态，实现了计算效率的颠覆性突破。这一融合架构不仅解决了大数据处理中的瓶颈问题，更在视频转码等密集型任务上展现出卓越性能，为企业上云提供了强有力的技术支撑。 软硬一体化设计的核心优势 倚天平台…

在YARN集群模式下运行bin/spark-sql，是处理大规模结构化数据的常用方式。该模式允许Spark SQL应用程序在Hadoop YARN管理的计算集群上分布式执行，能够高效地利用集群资源，并与HDFS等Hadoop生态系统组件紧密集成。 YARN集群模式的核心优势 选择YARN作为资源调度器运行Spark SQL，主要基于以下几点核心优势： 资源共…

在信息爆炸的时代，我们每天都在产生海量的数据。从清晨手机闹钟响起，到深夜浏览购物网站，每一个点击、每一次搜索、每一笔交易，都在生成数据。大数据，简而言之，就是规模巨大到无法用传统软件工具进行处理的数据集合。 大数据通常用“4V”特性来描述： Volume（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB甚至EB级别。 Velocity（高速）：数据增长速度快，处理…

当我们站在2025年末回首数字经济发展历程，大数据与人工智能作为数字化转型的两大核心驱动力，已在各行各业掀起深刻变革。这两个常被相提并论的概念在本质上却存在显著差异。本文将从核心定义、技术特征、应用场景等维度系统阐述二者的区别与联系，为读者提供清晰的认识框架。 本质定义：数据资产与智能算法 大数据本质上是指规模巨大、类型多样、处理速度快的数据集合，其核心价值…

在人工智能领域，大数据与深度学习的结合已成为推动技术进步的核心动力。深度学习模型，特别是深度神经网络，其性能高度依赖于数据的规模与质量。大数据为此提供了坚实的基础，使得模型能够从海量、多样化的数据中学习到更复杂、更泛化的模式。这种融合不仅仅是数据量的简单堆砌，更涉及到数据生态的构建、处理流程的优化以及计算资源的合理调配。 一个典型的大数据驱动深度学习流程通常…