大数据可视化 有人说人工智能岗位越来越火，大数据工程师这个岗位与之相比已经要凉了，你怎么看？
有人说人工智能岗位越来越火，大数据工程师这个岗位与之相比已经要凉了，你怎么看？
大数据工程师岗位分工包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维。在当前的大数据时代，这些与大数据相关的岗位还存在很大的人才缺口。随着大数据技术的逐步实施，未来长时间内对大数据工程师的需求将保持稳定水平的增长趋势。
随着大数据的发展，人工智能领域也获得了更好的发展机遇，特别是在机器学习（包括深度学习）、计算机视觉和自然语言处理等领域，都得到了大数据的大力支持。一些人工智能产品也被应用在生产环境中，如在物流、工业生产、医疗等领域它是一体的。
随着市场对人工智能产品需求的不断增加，许多科技公司相继成立了人工智能研发团队。因此，近年来，人工智能领域的专业人士获得了更多的发展机会，他们的工资往往相对较高。但由于人工智能领域专业人才培养周期长，本科阶段开设人工智能专业的高校数量很少，导致未来人工智能相关人才长期短缺。
虽然人工智能相关人才受到市场追捧，但大数据相关人才仍是热点之一，大数据人才的发展空间相对较大。随着工业互联网的发展，与大数据相关的人才将在大多数传统行业发挥巨大作用，因此大数据方向仍是一个不错的选择。
最后，大数据和人工智能的关系非常密切。许多人工智能研究人员都是从大数据中转移过来的，因此大数据也是人工智能的重要途径之一。
mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果总体数据量特别大，并且您不关心投资成本，请使用集群或tidb
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