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您如何应对大数据平台中的供应商绑定问题？
“供应商锁定在使用大数据平台时可能是一个显著的担忧。为了解决这个问题，关键是要关注多云或混合云策略，以便在选择和切换供应商时提供更大的灵活性。通过选择支持开放标准和互操作性的 платформ，开发人员可以更轻松地在不同环境之间迁移数据和应
大数据如何处理可扩展性？
大数据主要通过分布式计算和存储系统来处理可扩展性。当数据集的规模超过单台机器的容量时，大数据框架允许将数据分散到多台机器或节点上。这种分布使得水平扩展成为可能，这意味着随着数据量的增加，可以向系统中添加额外的机器来分担负载。例如，像 Apa
可用于联邦学习的框架有哪些？
“联邦学习是一种允许在多个去中心化设备或服务器上训练机器学习模型，同时保持数据本地化的方法。为方便这种学习类型，已经开发了多个框架，使开发人员能够更加轻松地实现联邦系统。一些受欢迎的框架包括 TensorFlow Federated、PyS