巴西热带雨林合理开发的原因？
巴西热带雨林是世界上最大的热带雨林，也是全球气候调节和生物多样性保护的重要组成部分。随着巴西经济的快速发展，热带雨林面临着严峻的开发压力。合理开发巴西热带雨林，既可以满足经济发展的需要，又能保护热带雨林的生态环境。
美无线运营商对移动***服务的限速有多普遍？
长期以来，美国无线运营商一直表示：“为了避免造成基站的拥塞，他们可能会降低移动网络上的***质量”。然而一项新的研究表明，这种节流措施几乎无处不在。
2018 年初至 2019 年初期间，来自东北大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员，在美国进行了超过 65 万次的测试。
【研究配图 - 1：数据分析总览】
结果发现，AT＆T 竟在 70％ 的时间内降低了 Netflix 的流媒体质量、并在 74% 的时间内降低了谷歌旗下 YouTube 平台的服务质量。
意外的是，这家运营商竟然没有放慢亚马逊旗下的 Prime 平台的***质量。
此外，研究人员在本周举行的一次行业会议上发表的一篇论文中称：
T-Mobie 在 51% 的测试中降低了亚马逊 Prime ***的质量，但未对 Skype 有所限制、Vimeo 也几乎未受影响。
【研究配图 - 2：移动终端 / 手机软硬件型号汇总】
联系的观点是谁提出的？
联系这是一个哲学观点，到底是谁提出的恐怕不大明确。比如我们的老祖宗有俗语，牵一发而动全身。还有窥一斑而知全豹 ，一叶知秋。这些句子都有异曲同工之妙，都有联系的内涵在内。
例如著名的“蝴蝶效应”就是讲的联系的观点。 美国气象学家爱德华·罗伦兹（Edward Lorenz）1963年在一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。 其大意为：一只南美洲亚马孙河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可能在两周后引起美国德克萨斯引起一场龙卷风。其原因在于：蝴蝶翅膀的运动，导致其身边的空气系统发生变化，并引起微弱气流的产生，而微弱气流的产生又会引起它四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起连锁反应，最终导致其他系统的极大变化。此效应说明，事物发展的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性，初始条件的极小偏差，将会引起结果的极大差异
大数据Spark技术是否可以替代Hadoop？
总结为以下四点，可以参考。
1、Hadoop底层使用MapReduce计算架构，只有map和reduce两种操作，表达能力比较欠缺，而且在MR过程中会重复的读写hdfs，造成大量的磁盘io读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用；
2、Spark是基于内存的分布式计算架构，提供更加丰富的数据集操作类型，主要分成转化操作和行动操作，包括map、reduce、filter、flatmap、groupbykey、reducebykey、union和join等，数据分析更加快速，所以适合低时延环境下计算的应用；
3、spark与hadoop最大的区别在于迭代式计算模型。基于mapreduce框架的Hadoop主要分为map和reduce两个阶段，两个阶段完了就结束了，所以在一个job里面能做的处理很有限；spark计算模型是基于内存的迭代式计算模型，可以分为n个阶段，根据用户编写的RDD算子和程序，在处理完一个阶段后可以继续往下处理很多个阶段，而不只是两个阶段。所以spark相较于mapreduce，计算模型更加灵活，可以提供更强大的功能。
4、但是spark也有劣势，由于spark基于内存进行计算，虽然开发容易，但是真正面对大数据的时候，在没有进行调优的轻局昂下，可能会出现各种各样的问题，比如OOM内存溢出等情况，导致spark程序可能无法运行起来，而mapreduce虽然运行缓慢，但是至少可以慢慢运行完。
