防御性编程的十条技巧
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学习内容安排如下：
当然系统架构肯定不是说我一篇文章就能学好的，只能说我作为一名初学者，是如何去理解这些概念的。 至于想要真正地去弄懂这些，需要自己长期性地不断学习，非一朝一夕就能学完的。 一、系统架构概述技术更新是非常快的，从单一应用到垂直细分，到分布式，到SOA，以及微服务架构。 还有在Google带领下的Service Mesh，只有不断地学习才能在IT行业前行下去。 1集中式架构
当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。 (2) 优化业务流程 Hadoop通过更好地分析业务和客户数据来帮助优化业务绩效。趋势分析和预测分析可以帮助公司定制其产品和库存，以增加销售额。这样的分析将有助于更好的决策并带来更高的利润。 此外，企业使用Hadoop通过收集有关彼此交互的数据来监控员工的行为，从而改善工作环境。 (3) 改善医疗保健服务 医疗行业的机构可以使用Hadoop监控有关健康问题和医疗结果的大量数据。研究人员可以分析这些数据以识别健康问题，预测用药并决定治疗计划。这种改善将使各国能够迅速改善其卫生服务。 (4) 金融交易 Hadoop拥有先进的算法，可以使用预定义的设置扫描市场数据，以识别交易机会和季节性趋势。金融公司可以通过Hadoop的强大功能自动执行大多数操作。 (5) 用于物联网 物联网设备取决于数据的可用性与有效运行。设备制造商将Hadoop用作数十亿笔交易的数据仓库。由于物联网是一种数据流概念，因此Hadoop是一种适用于管理其所包含的大量数据的实用解决方案。Hadoop不断更新，使我们能够改进与物联网平台一起使用的指令。Hadoop的其他实际用途包括改善设备性能，改善个人量化和性能优化，改善运动和科学研究。 8. 使用Hadoop有哪些挑战? 每个应用程序都具有优势和挑战。Hadoop也带来了不少的挑战： (1) MapReduce算法并不总是解决方案 MapReduce算法并不支持所有方案。它适用于简单的信息请求和问题，这些请求和问题分解成多个独立的单元，但不适用于迭代任务。MapReduce对于高级分析计算效率低下，因为迭代算法需要大量的互通，并且在MapReduce阶段创建多个文件。 (2) 完全开发的数据管理 Hadoop没有提供用于数据管理，元数据和数据治理的综合工具。此外，它缺少数据标准化和确定质量所需的工具。 (3) 人才缺少 由于Hadoop陡峭的学习曲线，很难找到具有Java技能的入门级程序员，而这些技能足以使MapReduce高效。这种密集性是提供商对将关系(SQL)数据库技术置于Hadoop之上感兴趣的主要原因，因为查找具有SQL方面扎实知识而不是MapReduce技能的程序员要容易得多。 Hadoop管理既是一门艺术，也是一门科学，需要对操作系统，硬件和Hadoop内核设置有所了解。 (4) 数据安全性
Kerberos身份验证协议是朝着使Hadoop环境变得安全的重要一步。数据安全对于保护大数据系统免受分散的数据安全问题至关重要。 （编辑：宣城站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
