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在什么地方 ?针对你这个话题，我是这样的思考，你可以看看是否有解答：容器相比云化虚机，弹性能力是数量级的提升。大数据容器化后做混合部署，可以复用容器的弹性能力，实现大数据作业的serverless化，即无需为大...

针对：大数据容器化部署如何实现资源隔离，与非容器相比的优势在什么地方？我是这么思考的，你可以看看是否有解答你的问题：通过宿主机的linux kernel实现优先级控制，确保资源使用优先级低于在线服务。与传统方式相比，容器化的大数据作业可以运行在在线应用使用的集群，利用在线集群...

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...