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方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度：计算相似性的常见方法（28种）是将一段二进制代码表示为向量或一组特征，使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度：对于多维向量数据相似度快速匹配，通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。来自：百科表，然后根据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原本必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业来自：百科
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能。 2、Zero-copy：减少IO操作步骤。 3、数据批量发送：提高网络利用率。 4、Topic划分为多个Partition，提高并发度，可以由多个Producer、Consumer数目之间的关系并发来读、写消息。Producer根据用户指定的算法，将消息发送到指定的Partition。来自：专题
