边缘计算 | 液冷服务器 | GPT-4深度学习 | AI服务器 | ChatGPT在上周举行的发布会上，OpenAI宣布推出了GPT-4模型。与之前的版本相比，GPT-4最大的改进是其多模态（multimodal）能力——它不仅能够阅读文字，还能识别图像。值得注意的是，虽然之前有消息称GPT-4拥有100万亿个参数，但OpenAI并没有证实这个数字。与其相比，OpenAI更强调GPT-4的多模态
解决数据倾斜问题的方案方案一：过滤掉倾斜数据 当少量key重复次数特别多，如果这种key不是业务需要的key， 可以直接过滤掉。方案二：引入随机数 数据按照类型group by时，会将相同的key所需的数据拉取到一 个节点进行聚合，而当某组数据量过大时，会出现其他组已经计算完 成而当前任务未完成的情况。可以考虑加入随机数，将原来的一组key 强制拆分为多组进行聚合。
数据倾斜是开发画像过程中常遇到的问题，当任务执行一直卡在 map 100%、reduce 99%，最后的1%花了几个小时都没执行完 时，这时一般是遇到了数据倾斜。 问题出现的原因是当进行分布式计算时，由于某些节点需要计算 的数据较多，导致其他节点的reduce阶段任务执行完成时，该节点的 任务还没有执行完成，造成其他节点等待该节点执行完成的情况。比 如两张大表在join的时候大部分key对应10条
用户特征库开发 为进一步从多个维度丰富用户特征，挖掘用户的相关行为，除了开发用户标签体系外，一般还会开发用户的特征库。一方面为个性化 推荐、精准营销、商业分析等应用提供中间层数据，另一方面也可以削减不同算法在特征构建时的冗余加工。 简单来说，用户特征库就是对用户每一次的不同行为（如浏览、 收藏、搜索、购买等）及该行为对应的标签（或商品品类）进行详细 的记录，以便从用户的行为特征中挖掘用户的偏好。与
Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个开源的分布式全文检索引擎，可以近乎实时地存储、检索数据。而且可扩展性很好，可以扩展到上百台服务器， 处理PB级别的数据。对于用户标签查询、用户人群计算、用户群多维 透 视 分 析 这 类 对 响 应 时 间 要 求 较 高 的 场 景 ， 也 可 以 考 虑 选 用 Elasticsearch进行存储。Elasticsearch是面向
用户画像建设项目开发流程第一阶段：目标解读 在建立用户画像前，首先需要明确用户画像服务于企业的对象， 再根据业务方需求，明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预 期效果。 一般而言，用户画像的服务对象包括运营人员和数据分析人员。 不同业务方对用户画像的需求有不同的侧重点，就运营人员来说，他 们需要分析用户的特征、定位用户行为偏好，做商品或内容的个性化 推送以提高点击转化率，所以画像的侧重点就落在
学习大数据要什么基础，不是计算机专业的能学大数据分析吗？
1、因子分析方法 所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。 2、回归分析方法 回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关
EXPLODE(col)：将 hive 一列中复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行。LATERAL VIEW:用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias.用于和 split, explode 等 UDTF 一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
CONCAT(string A/col, string B/col…)：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串;CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL，返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和
1.Order By：全局排序，只有一个 Reducer；当SQL一旦使用order by 进行排序，hive翻译后的MR只能是一个reduce,不能出现多个reduce，即使将reduce数量设置为多个.为了防止效率比较低，建议在执行order by 时候，一定要带上limit操作。2.Sort By：对于大规模的数据集 order by 的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此
分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围划分,分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术,分区针对的是数据的存储路径；分桶针对的是数据文件。
分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。
元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能.元数据存储在关系型数据库中。如hive内置的Derby、或者第三方如MySQL等.
从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力：从功能来说，数据仓库软件，至少需要具备下述两种能力：存储数据的能力、分析数据的能力Apache Hive作为一款大数据时代的数据仓库软件，当然也具备上述两种能力。只不过Hive并不是自己实现了上述两种能力，而是借助Hadoop。Hive利用HDFS存储数据，利用MapReduce查询分析数据.这样突然发现Hive没啥用，不过是套壳Hadoop
数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统.同时数据仓库自身也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应用使用
分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。
1.MapReduce的思想核心是“先分再合，分而治之”. 2.所谓“分而治之”就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，然后把各部分的结果组成整个问题的最终结果.3.这种思想来源于日常生活与工作时的经验。即使是发布过论文实现分布式计算的谷歌也只是实现了这种思想，而不是自己原创.
scalability(扩容能力):Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可方便灵活的方式扩展到数以千计的节点。Economical(成本低):Hadoop集群允许通过部署普通廉价的机器组成集群来处理大数据，以至于成本很efficiency 低。看重的是集群整体能力。efficiency(效率高):通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使
狭义上Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件。广义上Hadoop指的是围绕Hadoop打造的大数据生态圈。
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