继《零起点部署大数据虚拟化》系列教程之后，本着“知其然，亦知其所以然”的原则，本系列走进大数据虚拟化的内部，分上下两篇博文，帮助读者了解vSphere Big Data Extensions（以下简称BDE）的部署架构和系统架构，理解部署原理和内部构成，以及各自的作用。希望对您有所帮助，也欢迎您留言评价。上： Serengeti虚拟化应用下： Serengeti管理服务器的系统架构（即本文）Ser
传统大数据架构的优缺点
## 概述
在大数据时代，传统的大数据架构一直是企业数据处理的主要方式。传统大数据架构通过将数据存储在分布式文件系统中，并使用批处理技术进行数据计算和分析。然而，这种架构存在一些优点和缺点，本文将详细介绍传统大数据架构的优缺点，并提供相应的代码示例以帮助读者理解。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 传统大数据架构流程
1、流式架构传统大数据架构优点：简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。缺点：对于大数据来说，没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑的灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批
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2023-06-14 14:31:17
276阅读
任何事物都具有两面性，大数据分析一样，存在优点和缺点。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，把它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，大数据分析有哪些优缺点呢? 1.优点 快速识别错误——让我们假设发生错误，需要尽快解决。通过实时大数据分析，可立即识别此错误并快速修复。这可以帮助防止更多的和/或更严重的故障。从长远来看，这也有助于企
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2023-10-25 21:24:49
65阅读
大数据框架：批处理框架流处理框架混合框架批处理框架批处理框架数据特征：有界、持久、大量 优势：处理大量数据任务 缺点：处理时间要求高 紧急的任务 例如：Apache Hadoop流处理框架流处理模式框架特征:数据无边界 适合用来处理必须对变动或者峰值做出响应 优势：处理几乎无限量的数据 缺点：同一时间只能处理一条或很少量的数据 例如：Apache Storm 和 Apache Samza混合处理框
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2023-08-10 01:13:23
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# Java和大数据计算优缺点
## 一、整体流程
为了帮助小白了解如何实现Java和大数据计算的优缺点，我们首先来看整个流程。下面是实现这一过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 数据导入 |
| 3 | 数据处理 |
| 4 | 数据分析 |
| 5 | 结果展示 |
## 二、步骤详解
### 步骤 1：数据准备
1、本田，空间大，空间利用合理，动力激进一些，动力好，方向盘虚位小。 缺点：小问题比丰田多，比如冠道URV很多人反映转向找不到中心点，走高速一直方向盘较劲非常累。本田雅阁一些人出现转向卡顿和卡滞。 保养：4W公里换变速箱油，质量不如丰田。 安全性：不如丰田，碰撞测试除了雅阁几乎都断A柱B柱。 2、丰田，优点，耐用，皮实，质量好，故障率低，世界第一规模，方向盘指向模糊。 缺点：空间压抑，头部空间不足
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2023-07-18 01:57:02
211阅读
本篇博客主要介绍在MCC中如何快速使用DMA这个功能。 对于DMA，想必大家都不陌生，主要功能就是让存储器和外设之间进行数据传输，最关键的是不需要CPU进行干预，能有效的提供数据传输的吞吐率。如下图。 目前大多数芯片都带有DMA这个功能，值得一提的是PIC在8bit MCU里面也有一部分芯片支持DMA，例如PIC18FxxK42和PIC18FxxK83 MCU
大数据入门之Hadoop技术优缺点(1)Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。(2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。(3)Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。(4)Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重...
原创
2021-05-13 15:19:13
287阅读
MapReduce优缺点
原创
2022-05-19 08:58:21
358阅读
函数式编程1 概述1.1 作用提高代码可读性大数据量下处理集合效率高1.2 函数式编程思想1.2.1 概念面向对象思想主要关注用什么对象完成什么事情。 函数式编程思想就类似于我们数学中的函数，它主要关注的是对数据进行了什么操作。1.2.2 优点相比面向对象，有以下优点：代码简洁，开发快速接近自然语言，易于理解易于“并发编程”（并行流）2 Lambda表达式2.1 概述Lambda表达式时JDK8中
# 实现Sharenothing架构优缺点
## 简介
在分布式系统设计中，Sharenothing架构指的是系统中的每个节点都是独立的，不共享任何资源，这种架构可以提高系统的可伸缩性和容错性。在本文中，我将教你如何实现Sharenothing架构，同时介绍其优缺点。
### 流程概览
以下是实现Sharenothing架构的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ----
# MHA架构优缺点
MHA（Master High Availability）架构是一种流行的数据库高可用性解决方案，主要用于MySQL数据库。它通过主从复制和自动故障转移技术，确保了数据库服务的稳定性和可靠性。在这篇文章中，我们将探讨MHA架构的优缺点，并提供代码示例及流程图，帮助读者理解其工作原理。
## MHA架构的优点
1. **高可用性**：MHA通过主从数据库的自动切换，确保了
# IT部门架构优缺点分析
在现代企业中，IT部门架构是决定组织效率和创新能力的重要因素。不同的架构设计拥有不同的优缺点，本文将探讨常见的IT部门架构类型，并通过代码示例和图表为大家提供清晰的理解。
## 一、常见IT部门架构类型
1. **职能型架构**
- **优点**：分工明确，职能专精，便于管理。
- **缺点**：信息沟通障碍，容易产生部门壁垒。
```python
# MySQL架构优缺点
## 概述
MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，具有广泛的应用领域和丰富的功能。在实际应用中，了解MySQL的架构优缺点对于数据库的设计和性能优化至关重要。本文将介绍MySQL的架构优缺点，并指导如何使用MySQL来构建高性能的数据库应用。
## MySQL架构
MySQL的架构可以分为三层：连接层、查询层和存储层。下面是整个过程的流程图：
```me
原创
2023-08-20 04:43:21
114阅读
大数据入门学习之Hadoop技术优缺点(1)Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。(2)Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。(3)Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。(4)Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分
原创
2019-06-05 11:29:06
550阅读
大数据的概念引入互联网金融行业之中已经不再是新鲜事，但是我们可以看到很多的P2P机构仍然是采用线下传统的风控方式去运营，比如依赖人工经验预判。这样的方式仍然会给平台带来很多的风险和问题，而伴随着行业的高速发展，这种不够标准化的风控方式已经不再适合大范围沿用了。因此，大数据风控的概念开始被倡导、甚至被重视。而眼下P2P行业所呈现出来的“资产困境”，也成为了引入大数据风控的重要契机。大数据风控对于P2
GCN(Graph convolution Network)是Convets在图结构上的自然推广。卷积神经网络是采用局部感知区域、共享权值和空间域上的降采样，相对于位移、缩放和扭曲，具有稳定不变的特性，能够很好的提取图像的空间特征。图结构不具备图片的平移不变性，传统的卷积方式不适用于图结构。图中每个节点的邻域节点数目不一致，无法用同样尺寸的卷积核进行提取特。 而GCN的本质就是提取图的结构特征，
简介：Hive Metastore (HMS) 是一种服务，用于在后端 RDBMS（例如 MySQL 或 PostgreSQL）中存储与 Apache Hive 和其他服务相关的元数据。本文主要分享HMS数据库设置和优化设置 Metastore 数据库如果您有本地集群，则需要知道如何为 Hive Metastore (HMS) 设置后端数据库。设置包括安装受支持的数据库、配置属性、指定 Metas
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2023-08-12 20:45:37
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前言在大型图中，节点的低维向量embedding被证明了作为各种各样的预测和图分析任务的特征输入是非常有用的。顶点embedding最基本的基本思想是使用降维技术从高维信息中提炼一个顶点的邻居信息，存到低维向量中。这些顶点嵌入之后会作为后续的机器学习系统的输入，解决像顶点分类、聚类、链接预测这样的问题GCN基本思想:把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示.GCN的优点： 可以捕捉
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2023-07-28 21:47:43
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