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误区二:关于大数据的一切都是新生事物
技术人员总是喜欢抛弃过去,而他们所宣扬的首选工具要么前所未见、要么会产生大量后续问题。但这种印象与实际情况并不相符。
举例来说,Kafka分布式消息系统被广泛描述为一款大数据必需的新型工具产品。不过与其它消息系统比较起来,它的功能集显得非常孱弱而且还远称不上成熟。要说其中真正的新生事物,Kafka在架构方面专门针对Hadoop平台而且在设计思路中引入了大量分布式概念。如果能够接受其种种缺陷,那么Kafka确实具备相当的实用性。
也就是说,有时候我们需要使用更为复杂的路由及保障手段。在这类情况下,我们可以使用ActiveMQ或者其它更为稳定可靠的选项。
误区三:机器学习才是解决问题的正道
我估计约有85%的朋友会将机器学习视为一种简单统计方案。但事实上,我们的常见问题往往只需要通过简单的数学与分析机制即可解决,因此不要好高骛远、先从这里起步比较好。
误区四:你很特别
正如哲学家Dirden曾经说过,“你没什么特别。你并不像雪花那样精致而且独一无二。”这里要向大家公布了项调查结果。目前技术业界当中,约有半数从业者忙于编写同样的ETL脚本,旨在为大部分同类数据源进行同样的自定义分析处理。而且在任何规模的企业当中,都有很多部门可能在重复着这方面的工作。
不用说,好好咨询一下是着手推进大数据工作的最佳前提。
误区五:Hive速度极快
Hive速度并不快。它并不能在速度上给人留下深刻的印象。没错,其新版本已经得到了显著改善,但它仍然没办法带来良好的性能水平。它的规模扩展能力出色,不过大家可能需要准备好多种工具来将Hadoop与SQL加以匹配。
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本轮疫情中,云大智物移(云计算、大数据、人工智能、物联网、移动通信)等现代信息通信技术发挥了重要作用,也充分体现了“科技向善”的积极意义,那么本轮科技抗疫有哪些方面的内容,对能源数字化有什么启示,今天我们做个简单分析。(来源:微信公众号“鱼眼看电改”作者:俞庆)科技抗疫的主要内容
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2019年初,国家电网公司党组以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略,顺应能源革命和数字革命融合发展趋势,创造性地提出了“三型两网、世界一流”的战略目标。其中,“三型”是指枢纽型、平台型、共享型企业,围绕产业属性、网络属性、社会属性
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