引入 HBase

在那个时期知乎最终选择了 HBase。HBase 是一个优秀的 BigTable 的开源实现,它有很成熟的生态。但是同时它也有一些小问题,如不支持跨行事务、二级索引不完善等。

尽管可以利用第三方的组件来解决(比如 Phoenix ),但同时也会产生新的问题:系统组件非常多,维护起来很复杂。知乎在使用过程中也遇到了一些问题。优品拍拍

  • 第一,HBase 的使用成本非常的高。要让 HBase 变得好用,需要投入非常专业的工程师团队来调试,这些工程师不仅需要具备相关的知识,还要对 HBase 特别了解。

  • 第二,业务接入 HBase 的成本很高。很多时候我们是使用 MySQL 或者 NoSQL 进行开发,所以迁移到 HBase 我们需要付出比较大的工作量。

  • 第三,HBase 的调优难度很高。举个例子,HBase 的 Cache 和 HDFS 的一些参数调优,需要非常细致地针对业务场景进行调整,难度高。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值