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在Akka参与者之间共享或访问大型不可变数据

Akka是一种基于Actor模型的并发编程框架，它提供了一种轻量级、高性能的方式来构建分布式、可扩展的应用程序。在Akka中，参与者（Actors）是并发执行的基本单元，它们通过消息传递进行通信和协作。

在Akka中，可以通过不同的方式来共享或访问大型不可变数据：

消息传递：Akka中的参与者之间通过消息传递来进行通信。可以将大型不可变数据封装在消息中，并将其发送给其他参与者。接收者可以解析消息并使用其中的数据。
分布式数据存储：Akka提供了一些分布式数据存储的解决方案，如Akka Cluster Sharding和Akka Distributed Data。这些解决方案可以帮助在参与者之间共享和访问大型不可变数据。
数据库访问：可以使用Akka与数据库进行交互，从而共享和访问大型不可变数据。可以使用Akka Persistence来实现参与者的事件持久化，并使用数据库作为数据存储。
内存共享：在Akka中，可以使用共享内存的方式来共享和访问大型不可变数据。可以使用Akka的分布式共享内存（Distributed Shared Memory）解决方案，如Akka Distributed Data或Akka Cluster。
缓存：可以使用缓存来存储和访问大型不可变数据。Akka提供了一些缓存解决方案，如Akka Cache或Akka Distributed Cache。
分布式文件系统：可以使用分布式文件系统来存储和访问大型不可变数据。Akka可以与分布式文件系统集成，如Hadoop Distributed File System（HDFS）或GlusterFS。
分布式共享对象：Akka提供了一些分布式共享对象的解决方案，如Akka Distributed Data。这些解决方案可以帮助在参与者之间共享和访问大型不可变数据。

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a.存储、处理和分析大型数据集所需的计算资源(例如，基于云资源)可能非常昂贵。 b.例如，当使用大型可用数据集时，存储的数据量可能会激增，尤其是当多个用户复制数据或生成额外的衍生数据时。...处理后的数据也可以更容易地与合作者使用和共享。 g.计算硬件和/或集群访问也可以在实验室之间共享。 h.如果无法与所在机构的其他神经成像人员合作，请参阅下面的“故障排除”部分。...c.大多数有原始成像数据；有些数据已经进行最低程度或完全处理(请参见“故障排除”，如果感兴趣的数据集不能被访问，应该做什么)。 d.样本在访问方面有所不同。...9.确定这些参数是否在所有参与者之间保持一致，或者这些参数是否在数据发布之间进行了更新。 10.成像任务-数据可能包含影响分析的错误。...一些数据集(例如，通过可靠性和再现性联盟获得的数据集；图 1)允许公开分享材料，而其他的限制更多，不允许共享材料。研究者还应咨询他们的IRB/HIC，以确定参与者在参与原始研究时是否同意数据共享。

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腾讯云TVP李智慧：如何用反应式编程提升系统性能与可用性?

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