主流边缘计算框架-边缘计算平台有哪些
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python框架是什么,主流框架有哪些
Django： Python Web应用开发框架Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。
Tornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架（包括大多数Python的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。得利于其非阻塞的方式和对epoll的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，因此Tornado是实时Web服务的一个理想框架。
今天，让我们一起揭开六大流行的Python框架的神秘面纱，它们分别是Scrapy、PySpider、Crawley、Portia、Newspaper和Beautiful Soup，以及在自动化测试领域备受青睐的Selenium。每一种框架都有其独特的魅力和应用场景，让我们逐一解析。首先，Scrapy如同一只高效的网络蜘蛛，专为大规模网站数据抓取而生。
python框架是已经对基础的代码进行了封装并提供相应的API，开发者在使用框架时直接调用封装好的api可以省去很多代码编写，从而提高工作效率和开发速度。
Pulsar是Python的事件驱动并发框架。有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。Tornado Tornado全称是Torado Web Server，仅仅从它的名字上我们就可以知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。
Kubernetes从中心走向边缘
1、洞察未来：2024年云计算领域的三大关键趋势 随着企业迈向数字化转型的前沿，云计算已经从传统的数据中心和云端跃升至边缘计算，不断重塑着企业的技术版图。云连续体，这一全新的计算部署模型，正引领着从本地基础设施到混合云和边缘计算的无缝过渡。
2、k3s是一个完全符合标准的生产级Kubernetes发行版，同时也是史上最轻量的k8s发行版，它满足了在 边缘计算 环境中运行在x8ARM64和ARMv7处理器上的小型、易于管理的Kubernetes集群日益增长的需求。它相对于以前的版本而言，主要具有以下的变化：k3s对Edge、Iot、CI、ARM设备的支持十分友好。
3、确切地说，Kubernetes是谷歌严格保密十几年的秘密武器——Borg的一个开源版本。Borg是谷歌的一个久负盛名的内部使用的大规模集群管理系统，它基于容器技术，目的是实现资源管理的自动化，以及跨多个数据中心的资源利用率的最大化。十几年以来，谷歌一直通过Borg系统管理着数量庞大的应用程序集群。
大数据计算框架有哪些
1、Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。Hadoop具有高可靠性、高效性、可扩展性和开放性等优点，因此在大数据领域得到了广泛应用。
2、Hadoop：Hadoop 框架基于 Map Reduce 分布式计算，并开发了 HDFS（分布式文件系统）和 HBase（数据存储系统），以满足大数据的处理需求。它的开源性质使其成为分布式计算领域的国际标准，并被 Yahoo、Facebook、Amazon 以及中国的百度、阿里巴巴等知名互联网公司广泛***用。
3、大数据的技术框架主要包括分布式存储、分布式计算、流计算、数据挖掘与分析以及数据可视化等关键技术。
4、混合框架：Apache Spark - 特点：同时支持批处理和流处理，提供内存计算和优化机制。- 优势：速度快，支持多种任务类型，生态系统完善。- 局限：流处理***用微批架构，对延迟要求高的场景可能不适用。 仅批处理框架：Apache Samza - 特点：与Apache Kafka紧密集成，适用于流处理工作负载。
5、HadoopHadoop ***用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的百度，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。
关于主流边缘计算框架，以及边缘计算平台有哪些的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
