大数据日知录经典语录及段落句子摘抄

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最终一致性是一种弱一致性。因为在分布式环境下，为了达到高可用性，同一份数据通常会被存储到多个机器节点。而不同进程可能操作数据的不同备份，当某进程对数据做了更新后，需要一定时间来将这个新数值传播到数据的所有其他备份中，而这个时间区间就是上述的“不一致窗口”。不一致窗口的时间长短取决于很多因素，比如各份数据的个数，网络传输延迟速度，系统负载大小等。

在 Mapreduce框架之上，Oryx中间层实现了最常见的一些分类和聚类算法，具体而言，包括用于协同过滤的ALS变体算法、用于分类的随机决策森林( Random Decision Forests)算法和用于聚类的k means++算法