继续向成熟男人靠拢

本文对比了成熟与未成熟男人在多个方面的表现差异,如对待家庭、消费观念、责任感等,帮助读者更好地理解两者之间的区别。
转自徒儿的人人。偶尔登录,却看一篇,嗯,立个标杆吧。

1.
未成熟男人喜欢喝酒,没事到哪吃饭都爱开瓶酒。
成熟的男人讨厌喝酒,需要喝酒的时候才会喝酒。

2.
未成熟男人抽烟大多为了消磨时间或者习惯好玩。
成熟的男人抽烟大多是为了思考和使自己镇定。

3.
未成熟男人遇到困难的时候会问你怎么办。
成熟的男人遇到困难的时候不会告诉你,而是自己去承受。

4.
未成熟男人喜欢昂贵华而不实的东西,追求表面的东西。
成熟的男人不喜欢张扬的东西,喜欢有质量和有品味的东西。

5.
未成熟男人喜欢奢侈的生活,有时会浪费。
成熟的男人不管多有钱,都会对自己很节俭,却对别人和对心爱的你很大方。

6.
未成熟男人很少回家和父母在一起,也很少关心疼爱父母。经常会做不顾父母感受的事情。
成熟的男人哪怕工作再忙都会没抽时间回家陪家人,给家人买最好的东西。父母长病,天天陪在床前。每件事都会站在父母的角度考虑。

7.
未成熟男人会和你抢电视机遥控器。
成熟的男人会陪你看你喜欢的电视节目。

8.
未成熟男人会自己喜欢的歌曲,还会滔滔不绝的强迫你一起喜欢。
成熟的男人听自己喜欢的歌,但也会了解你喜欢的歌。偶尔投其所好,总之看见你微笑他就开心。

9.
未成熟男人开车时会和你闹,拉你的手还不时的看你。
成熟的男人会很认真的开车,会给你讲很多好玩的笑话还有事情,不让你和他闹。因为他珍爱生命,尤其是你的生命。

10.
未成熟男人会抱着你时说你沉,你这个小猪,让你减肥。
成熟的男人喜欢背着你转,然后说你怎么这么轻,让你不需要减肥,顺其自然就好。



11.
未成熟男人会考虑半天才买下你喜欢的东西。之后还会唠叨给你买过什么。
成熟的男人是只要你喜欢,就会毫不犹豫的买下。或者暗暗买下你喜欢的,给你个惊喜。他爱你,所以会努力让你快乐。

12.
未成熟男人会在过节或生日时给你开PARTY庆祝。
成熟的男人会带你到一个温馨的地方给你庆祝,只有你们两个人,属于沵们的小世界。

13.
未成熟男人总是到处炫耀他的女人和恋情。不管你是不是介意。
成熟的男人,你在身边时他才会骄傲的扬着头。不用说,他的朋友们也会明白你们的关系。你爱他,他爱你,有时爱情就是这么简单的事。

14.
未成熟男人总是喜欢你打扮的花枝招展,生怕走在街上别人不看你,朋友亲戚不夸女朋友时尚漂亮。
成熟的男人不喜欢你化妆和打扮的张扬。他们更喜欢自然简单的你。就算不化妆丑也觉你最漂亮的。

15.
未成熟男人的爱经不住考验,缺乏的是深厚和执着。
成熟的男人的爱是博大精深的,爱的不动声色,却又坚定执着。如同父爱。他视你若珍宝。

16.
未成熟男人总是在浪费时间。
成熟的男人总是觉的时间不够去拼搏,只想你能幸幸福福。

17.
未成熟男人总是做出很多不负责任的事,然后想方设法逃避责任。
成熟的男人总是勇敢去承担责任,并不会做出任何伤害你的事。

18.
未成熟男人遇到问题矛盾,会问你怎么办。
成熟的男人会冷静地想解决的办法。

19.
未成熟男人会让你哭让你生气。
成熟的男人会让你笑让你舒心让你幸福。

20.
未成熟男人会沉溺于网络游戏而忽略你的电话。
成熟的男人会因为你放弃一款网络游戏而认真的给你打电话。

21.
未成熟男人自认为他对你很好。
成熟男人永远认为自己做的不够好。

22.
未成熟男人会问我对你好不好。
成熟的男人只会默默的做一些事情让你说他很好。

23.
未成熟男人为自己做错事找各种借口。
成熟的男人会思考错误改正错误。

24.
不成熟男人会拿你身上的不足调侃,尽管他们认为只是玩笑。
成熟的男人能够接受对方——包括一切优点和缺点,懂得怎样与对方相处。

25.
不成熟男人说得很漂亮。
成熟男人做的很完美。

26.
不成熟男人把我爱你挂在嘴边。
成熟男人不轻易说我爱你,而行动中却伏笔着。

27.
不成熟男人会冲动的为你做一些事。
成熟男人会想到做一件事会不会对你造成影响。

28.
未成熟男人会想着和她在一起一辈子。
成熟男人会着把她在一起一辈子划做自己的未来规划并努力实践。

29.
未成熟男人看到这篇日志的时候会数一数自己满足几条。
成熟男人看到这篇日志的时候会数一数自己不满足几条。

<think>嗯,用户这次聚焦在"计算向数据靠拢"的具体定义上,结合之前的MapReduce讨论和提供的引用材料来看,需要从分布式系统的设计哲学层面展开。用户似乎正在研究大数据架构的核心思想,可能是在做技术方案选型或学术研究。 从引用[2][3][5]可以提取三个关键点:首先这个概念是对传统计算模式的颠覆,传统分布式计算需要移动数据到计算节点(如网格计算),而MapReduce反其道行之;其次它解决了两个硬伤——网络带宽瓶颈和硬件容错问题;最后具体实现依赖HDFS的数据分片存储机制。 特别要注意引用[3]强调的"PC集群"背景,这暗示该策略的经济性价值。在回复时需要量化说明:当数据规模达到PB级时,跨节点传输数据的成本可能超过计算本身,而移动计算逻辑(通常只有几十KB)能节省90%以上的网络开销[^5]。 用户没有追问更深层的技术细节,所以回复要控制抽象层次。可以类比自来水系统解释:与其把湖水运到水厂处理,不如把净水设备直接投放到湖泊中(数据所在地)。不过这个类比需要测试——用户上次理解分而治之策略时表现出较强的技术背景,可能更适合直接结合HDFS架构说明。 突然想到个矛盾点:引用[5]提到reduce任务槽的优化设置,这其实属于"计算向数据靠拢"的例外情况(需要移动部分数据做全局聚合)。要不要在回答里补充这种边界案例?考虑到用户问题的明确性,决定放在扩展问题中提示更合适。 </think>"计算向数据靠拢"是大数据分布式计算的核心设计原则,其定义为: **将计算任务调度到存储数据的物理节点执行**,而非移动数据到计算节点。该策略通过以下机制实现: ```mermaid journey title 计算向数据靠拢的工作流 section 传统模式 数据中心 -- 网络传输 --> 计算中心 : 移动PB级数据 section MapReduce模式 数据节点1 -- 本地执行 --> Map任务1 : 计算逻辑移动 数据节点2 -- 本地执行 --> Map任务2 数据节点3 -- 本地执行 --> Map任务3 ``` ### 核心实现机制 1. **数据本地化调度** - 当提交MapReduce作业时,调度器优先将Map任务分配到**存储对应数据分片(HDFS Block)的节点** - 理想情况下 >70% 的Map任务可直接在数据存储节点执行[^5] - 计算逻辑(通常KB级)移动成本 << 数据(GB/TB级)移动成本 2. **分布式存储协同** - HDFS默认将大文件切割为128MB/256MB的块(Block) - 每个Block创建3个副本存储在不同机架节点 - Map任务根据**Block物理位置信息**被就近调度 $$ \text{优化目标:} \min \sum_{i=1}^{n} \text{DataTransfer}_{ \text{network} } $$ 3. **容错与效率平衡** - 当数据本地节点繁忙时,调度器按优先级选择: ``` 本地节点 > 同机架节点 > 跨机架节点 ``` - 仅当所有副本节点不可用时才跨网络传输数据[^3] ### 与传统模式的对比 | **维度** | 传统计算模式 | 计算向数据靠拢模式 | |-----------------|--------------------------|------------------------| | 数据移动量 | 全量数据传输 | 零/微量数据传输[^2] | | 网络带宽压力 | 极高(数据热拷贝) | 极低(仅结果传输) | | 硬件成本 | 专用存储网络(SAN/NAS) | 普通以太网+商用硬盘 | | 典型场景 | 数据库集群 | Hadoop/Spark生态 | > 案例:处理1TB数据时,传统模式需传输1TB数据到计算节点,而MapReduce模式仅需传输最终结果(可能仅MB级),**网络开销降低99%以上**[^3][^5] ### 工程价值 1. **突破带宽瓶颈** 千兆网络传输1TB数据需≈2.2小时,而本地计算可实时启动 2. **降低成本** 省去专用存储设备,利用本地磁盘带宽(>200MB/s)替代网络带宽(≈100MB/s) 3. **提升可靠性** 单节点故障仅影响局部计算,通过数据副本自动恢复[^3] > "移动计算比移动数据更经济"已成为分布式系统的黄金准则[^2]。随着SSD普及和RDMA网络发展,该原则进一步演化为**将计算靠近存储介质**(如计算型SSD、智能网卡),持续降低数据搬运成本[^1]。 --- ### 相关问题 1. HDFS的块大小设置如何影响"计算向数据靠拢"的执行效率? 2. 在云原生架构下,该原则如何适配容器化环境的数据本地性保障? 3. 当处理跨数据中心数据时,如何优化"计算向数据靠拢"策略? [^1]: 行业目标与硬件演进 [^2]: MapReduce编程模型定义 [^3]: 传统分布式架构对比 [^4]: Reduce任务并行度 [^5]: HDFS与MapReduce协同机制
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