1、流处理器多少对显卡性能有决定性作用，可以说高中低端的显卡除了核心不同外最主要的差别就在于流处理器数量，但是有一点要注意，就是NV和AMD的显卡流处理器数量不具有可比性，他们两家的显卡核心架构不同，不能通过比较流处理器多少来看性能。
2、GPU不同的流处理器。amd的显卡：amd显卡的GPU每个流处理器的五个流处理单元是固定的，不能拆卸和重组，每个流处理器只能处理一个4D有一个流处理器单元闲置，但不能加入其他组合一起工作。英伟达显卡：英伟达显卡GPU每个流处理器都有一个完整的ALU每个流处理器在发出操作指令时都能充分工作。
3、虽然都采用了统一渲染架构，但NVIDIA和AMD的显卡在架构和工作方式上却是不同的。NVIDIA显卡的每个SP中都有一个1D ALU（ALU，算术逻辑单元，以前GPU的Vertex Shader和Pixel Shader是4D ALU），它最大的特点是能拆分4D矢量操作。
4、GPU流处理器不同。amd的显卡：amd显卡的GPU中每个流处理器的5个流处理单元都是固定的，不能拆开重组，每个流处理器只能处理一条4D指令，有一个流处理器单元闲置，但却无法加入其他组合来共同工作。
5、除了以上因素外，N 卡和 A 卡在图像处理方面也有所不同。N 卡的图像效果稍软，颜色稍浅，而 A 卡则效果稍尖锐利，颜色稍厚。这种差异主要是由于两者的设计重点不同导致的。那我们在选择显卡的时候，就可以综合的去考虑 GPU 流处理器的设计、设计重点、架构和图像处理等因素。
标准大数据平台架构包括数据仓库、数据集市、大数据平台层级结构、数据挖掘等。数据架构设计（数据架构组）在总体架构中处于基础和核心地位。 产品体验结构流程图 产品的功能结构图、产品主要流程图、产品的核心流程等都是产品体验的重要组成部分。
数据流程图（DFD）是可视化系统内信息流的传统方法，它以图形的方式描述了大量系统需求。具体来说，数据流程图主要展示了信息如何进入和离开系统，以及如何在系统中改变。作用和特点如下：作用 便于用户表达功能需求和数据需求及其联系。
大数据管理数据处理过程图 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力。大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。
可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
1、单指令流单数据流（SISD）是一种计算机处理架构类别，每个指令部件每次仅译码一条指令，而且在执行时仅为操作部件提供一份数据。SISD机器是一种传统的串行计算机，它的硬件不支持任何形式的并行计算，所有的指令都是串行执行。并且在某个时钟周期内，CPU只能处理一个数据流 。
2、单指令流多数据流（Single Instruction Multiple Data，SIMD）是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据矢量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。
3、单指令多数据流计算机系统单指令多数据流计算机系统，Single Instruction Multiple Data ， SIMD计算机系统，在SIMD计算机系统中，单一指令可以同步控制多个处理不见，每个处理不见都有一个相关的数据存储器，所以一条指令可以在不同的数据组上完成相同的操作。
4、数据流：由指令流调用的数据序列，包括输入数据和中间结果 多倍性：在系统性能瓶颈部件上同时处于同一执行阶段的指令或数据的最大可能个数。 Flynn根据不同的指令流-数据流组织方式把计算机系统分为4类。
5、J。Flynn提出了如下定义：指令流——机器执行的指令序列。数据流——指令调用的数据序列，包括输入数据和中间结果。多倍性——同一执行阶段指令或数据执行的最大可能个数。
6、【答案】：SSE是streaming SIMD extension（SIMD扩展指令集）的缩写，而其中SIMD的含意为single instruction multiple data（单指令多数据），所以SSE指令集也叫单指令多数据流扩展。
kafka的意思是：卡夫卡。Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。
Kafka是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息队列系统。它主要用来处理海量数据的实时流处理。Kafka在数据传递中具有很高的性能和可靠性，同时还支持数据的复制和故障恢复，因此被广泛应用于很多大数据处理和分析平台。
Franz Kafka（在捷克语中是“寒鸦”的意思）国 籍 奥地利 民 族 犹太人 出生地 捷克布拉格 弗兰兹·卡夫卡，奥地利小说家。出生犹太商人家庭，18岁入布拉格大学学习文学和法律，1904年开始写作，主要作品为4部短篇小说集和3部长篇小说。可惜生前大多未发表，3部长篇也均未写完。
1、在JobManager端，会接收到Client提交的JobGraph形式的Flink Job，JobManager会将一个JobGraph转换映射为一个ExecutionGraph，ExecutionGraph是JobGraph的并行表示，也就是实际JobManager调度一个Job在TaskManager上运行的逻辑视图。
2、在Flink整个软件架构体系中，统一遵循了分层的架构设计理念，在降低系统耦合度的同时，为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。整个Flink的架构体系可以分为三层：Deployment层： 该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN），云（GCE/EC2），Kubernetes等。
3、当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给JobManager。
4、Flink采用Master-Slave架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和资源分配，TaskWorker作为Salve节点，用于执行流task。除了JobManager和TaskManager，还有一个重要的角色就是Client。Client虽然不是Flink Cluster 运行态的一部分，但也是Flink重要组件之一，用来提交流任务。
5、做到资源的合理配置。整个flink的架构简单的说是 中心控制（jobManager）+ 多点分布执行（taskManager）弹性的资源分配主要来自于taskManager的有效管理和配置。在启动flink 之前，在核心的配置文件里面，需要指定两个参数。taskmanager.numberOfTaskSlots 和 parallelism.default。首先需要明白slot的概念。
1、组件栈 Flink是一个分层架构的系统，每一层所包含的组件都提供了特定的抽象，用来服务于上层组件。
2、Flink从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来：Flink是完全支持流处理，也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的； 批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。
3、对于分析类任务，Flink提供了类似SQL的查询，图形化处理，以及机器学习库，此外还支持内存计算。Flink能很好地与其他组件配合使用。如果配合Hadoop 堆栈使用，该技术可以很好地融入整个环境，在任何时候都只占用必要的资源。该技术可轻松地与YARN、HDFS和Kafka 集成。
4、Flink Apache Flink是一个用于处理实时大数据和流数据的框架，具有高性能、高吞吐量的特点。Flink支持批处理和流处理，以及高性能的状态管理和分布式计算能力。Flink广泛应用于实时计算、机器学习和数据集成等领域。这些大数据框架各有优势，适用于不同的应用场景和需求。
