HDFS弱点

HDFS使用限制
1 低延迟访问
              如果应用要求对数据低延迟访问,比如在数十毫秒的范围,那么HDFS就不适用了。HDFS在传输高吞吐量的数据方面被优化,那么这就会以增加延迟为代价。HBase是目前一个对于低延迟访问的较好的选择。


2 大量的小文件
              由于namenode在内存中持有文件系统的元数据,文件系统中文件个数的限制就由namenode上的内存数额决定了。作为一个经验法则,每一个文件、目录和块需要大约150字节。所以如果你有一百万个文件,每个文件占用一个块,那么你将需要至少300M内存。存储数百万个文件是可行的,但是数十亿个文件就超出了当前硬件的承载容量了。


3 多个写作者,随意的文件修改
               HDFS中的文件由一个单独的作者进行写操作。写入始终在文件的末端进行。HDFS不支持多个写作者,或者说不支持在文件中进行任意的修改。(Hadoop将来可能会支持这些操作,但是相对而言,效率会降低)
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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