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一个是可以按照并发甚至是分布式的方式写入一个大对象，实现高吞吐，充分发挥对象存储的优势；

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弹性伸缩的集群则希望尽快完成作业，把大量节点给释放掉节省成本；像Presto这种交互式分析业务方希望是越快越好，稳定亚秒级返回不受任何其他计算影响；

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但另一方面毋庸讳言也会给用户带来额外的缓存成本和负担。如何衡量这个成本和收益，确定是否引入缓存，需要结合实际的计算场景进行测试评估，不能一概而论。

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HDFS重度用户希望能够平迁上云，或者在存储方案选择上进行微调，原有基于HDFS的应用，运维和治理仍然能够继续使用。

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借助于分布式Raft协议，JindoFS支持HA和多namespaces，整体上部署和维护比HDFS简化太多。

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未来战场将进入“秒杀”时代，高速度、大机动和远射程装备发展趋势使得战争节奏显著加快，人脑跟不上作战速度;大规模体系作战、一体化联合作战，使得战争复杂性大幅提升

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未来智能化战争的作战指挥决策，将具有自主的数据挖掘、态势感知、智能决策、指挥控制能力。

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发展跨媒体数据融合技术、价值网络模型和快速推演体系，从海量、多元、异构情报数据中快速发掘支撑作战指挥决策的关键信息，实现对战场态势的快速判断;研制模拟仿真与计算环境，

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随时随地对战场目标对象进行信息采集和获取;运用数据挖掘、深度学习等技术，提高图像理解、语音识别、目标匹配能力;运用智能组网技术，为战场感知大数据传输提供高速、可靠、抗干扰的信息网络支撑。

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由此产生的海量信息数据超出了指挥员的能力范围，导致战场信息收集不及时、有效信息产出时效性低、反馈失误等问题。