Ceph和GFS比较,各有哪些优缺点

如题所述

第1个回答  2022-10-06

Ceph和GFS比较,各有哪些优缺点, LPG与LNG比较各有哪些优缺点?

石油产生的能量多,但排放物也多,污染环境
天然气产生的能量较煤和石油最少,但排放物最少
从地理角度来看他们都来自太阳。石油产生的能量比较大,而且可以制作很多衍生品,比如:香水,汽油等等。
天然气:作为近代的新燃料之一,热值虽然不是很高,但是它比较安全,不想水煤气,液化气来得危险。而且如果用天然气烧水,水壶的底部不会很焦黑的。
石油和天然气的优点:
燃烧值高,燃烧效率也较高,无废渣污染;可采用管道运输,运输方便而且连续.可以做为化工原料.用途广.
缺点:贮量少,分布反围不大,勘探开采对技术要求叫高.
石油和天然气
优点——便于开采、运输、使用;发热量高;天然气的燃烧会造成的污染较小。
缺点——石油的燃烧会造成较大污染。

和A400比优缺点各有哪些

Compressport越野T恤和SKINS A400 区别最大的两个地方就是 材质和编织技术, A400材质相比COMPRESSPORT压缩衣就单一了一些,这款cs越野衣多种纤维,每个部部位都根据需求特殊处理,比如脖子超软纤维,防止长时间运动摩擦面板,编织上A400相对单

npm和rubygems相比,各有哪些优缺点

1.论是否全域性安装:也许和node本身有关,npm支援全域性安装或本地安装,如果是本地安装,可移植性强些,而ruby/gem,貌似没有本地安装这一概念。
2.版本控制:gem支援一个包的多版本共存,如果解除安装(uninstall)时,gem会问你准备解除安装哪个版本,而npm包貌似没有这一特性。
3.依赖管理:gem更好一些,解除安装被依赖的包时gem会提醒你,这大概和gem都是全域性安装,且版本控制做得更好有关。npm嘛,如果不放心,就把依赖的包放在专案里,但这样肯定会增加专案磁碟空间占用量。

人脑和计算机比较起来,各有哪些优缺点

1:无论是在复杂程度或是反映速度上,计算机都远不能和人脑相比。2:人脑拥有很多计算机不能拥有的功能,如真正的逻辑思考能力。3:无论是计算机的软体或是硬体,都是由人来制作的开发一台厉害的计算机,开发的团队一定要比计算机更厉害。

电脑计算功能强大,但是没有综合判断能力和应变能力,所执行的操作都是预先设定的.

GitHub,Bitbucket,Google Code 各有哪些优缺点

如果想要免费git repository,就选择bitbucket 否则就选择github,开源出来就是希望更多人关注,接近与关注者的距离,方便交流,github在这一点上无疑是最好的;现在上面的wiki、issue系统也已经相当好用了,一直在使用。 google code那种方式已...

您好,我感觉的几个特点(都是分散式版本管理了): - bitbucket:免费支援私有仓库,这一点无可比拟。它同时支援 hg/git,无论从介面还是功能上看,跟 github 比都几乎没有什么缺点(github 有的功能它全有)。 - github:除了让我感觉比较 geek 以外,真心没觉得有什么特别突出啊?(尤其跟 bitbucket 相比较) - google code: 三者中最好的 wiki 系统,很好的 issue tracker 以及 google group/gmail 的整合,而且它同时支援 svn/mercurial/git 三种版本管理。 另外 git,真的比 hg (mercurial) 好很多?同样是 DVCS,hg 从概念上非常容易啊。 在github的活跃专案大多数是跟web开发有关,其中以JavaScript、Ruby(Ruby on Rails)、NodeJS社群为主,在这些社群、专案中活跃着很多明星程式设计师,单单是因为这些已经足以吸引很多使用者选择github 而github还有一个超实用的东西:gist (:gist.github./),用来跟别人分享程式码片段时很好用。

开发mapreduce各有哪些优缺点

1. 不适合事务/单一请求处理
MapReduce绝对是一个离线批处理系统,对于批处理资料应用得很好:MapReduce(不论是Google的还是Hadoop的)是用于处理不适合传统资料库的海量资料的理想技术。但它又不适合事务/单一请求处理。(HBase使用了来自Hadoop核心的HDFS,在其常用操作中并没有使用MapReduce。)
2. 不能随即读取
3. 以蛮力代替索引
在索引是更好的存取机制时,MapReduce将劣势尽显。
4. low-level语言和操作
“直接开始你想要的 -- 而不是展示一个演算法,解释如何工作的。” (关系型资料库的观点) -- High level(DBMS)
“展示资料存取的演算法。” (Codasyl 的观点) -- Low level(MapReduce)
5. 效能问题
想想N个map例项产生M个输出档案-每个最后由不同的reduce 例项处理, 这些档案写到执行map例项机器的本地硬碟. 如果N是1,000, M是500, map阶段产生500,000个本地档案. 当reduce阶段开始, 500个reduce例项每个需要读入1,000档案,并用类似FTP协议把它要的输入档案从map例项执行的节点上pull取过来. 假如同时有数量级为100的reduce例项执行,