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但是与此同时,它与其他分布式文件系统之间的区别也非常明显。 HDFS是一个高度容错的系统,适合在廉价机器上部署。 HDFS可以提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用程序。 HDFS放松了一些POSIX约束,以达到流传输文件系统数据的目的。 HDFS最初是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础结构开发的。来自:百科隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少,冷启动等问题,传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构:现有机器学习基于独立同分布假设,同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。来自:百科
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