有人說(shuō)人工智能崗位越來(lái)越火，大數(shù)據(jù)工程師這個(gè)崗位與之相比已經(jīng)要涼了，你怎么看？大數(shù)據(jù)工程師崗位分工包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)運(yùn)維。在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些與大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位

有人說(shuō)人工智能崗位越來(lái)越火，大數(shù)據(jù)工程師這個(gè)崗位與之相比已經(jīng)要涼了，你怎么看？

大數(shù)據(jù)工程師崗位分工包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)運(yùn)維。在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)時(shí)代，這些與大數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位還存在很大的人才缺口。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐步實(shí)施，未來(lái)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)對(duì)大數(shù)據(jù)工程師的需求將保持穩(wěn)定水平的增長(zhǎng)趨勢(shì)。

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能領(lǐng)域也獲得了更好的發(fā)展機(jī)遇，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域，都得到了大數(shù)據(jù)的大力支持。一些人工智能產(chǎn)品也被應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境中，如在物流、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療等領(lǐng)域它是一體的。

隨著市場(chǎng)對(duì)人工智能產(chǎn)品需求的不斷增加，許多科技公司相繼成立了人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)。因此，近年來(lái)，人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人士獲得了更多的發(fā)展機(jī)會(huì)，他們的工資往往相對(duì)較高。但由于人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才培養(yǎng)周期長(zhǎng)，本科階段開(kāi)設(shè)人工智能專業(yè)的高校數(shù)量很少，導(dǎo)致未來(lái)人工智能相關(guān)人才長(zhǎng)期短缺。

雖然人工智能相關(guān)人才受到市場(chǎng)追捧，但大數(shù)據(jù)相關(guān)人才仍是熱點(diǎn)之一，大數(shù)據(jù)人才的發(fā)展空間相對(duì)較大。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，與大數(shù)據(jù)相關(guān)的人才將在大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)揮巨大作用，因此大數(shù)據(jù)方向仍是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

最后，大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)系非常密切。許多人工智能研究人員都是從大數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)移過(guò)來(lái)的，因此大數(shù)據(jù)也是人工智能的重要途徑之一。

mysql表數(shù)據(jù)量太大，達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù)，除了分庫(kù)分表之外，還有沒(méi)有其他的解決方式？

在正常配置下，MySQL只能承載2000萬(wàn)數(shù)據(jù)（同時(shí)讀寫，表中有大文本字段，單服務(wù)器）?，F(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)1億，而且還在增加，建議按以下方式處理：

1子表。它可以按時(shí)間或一定的規(guī)則進(jìn)行拆分，以便盡可能地查詢子表中的數(shù)據(jù)庫(kù)。這是最有效的方法。特別是寫，放入一個(gè)新表，并定期同步。如果記錄不斷更新，最好將寫入的數(shù)據(jù)放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，將它們分隔成一個(gè)新的獨(dú)立表。對(duì)于較大的文本字段，可以使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

4優(yōu)化體系結(jié)構(gòu)，或者優(yōu)化SQL查詢，避免聯(lián)合表查詢，盡量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗語(yǔ)句

5使用內(nèi)存緩存，或者在前端讀取時(shí)增加緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。重復(fù)讀取時(shí)，直接從緩存中讀取。

以上是一種低成本的管理方法，基本上幾個(gè)服務(wù)器就可以做到，但是管理起來(lái)有點(diǎn)麻煩。

當(dāng)然，如果總體數(shù)據(jù)量特別大，并且您不關(guān)心投資成本，請(qǐng)使用集群或tidb