大數據時代的壓縮表現形式

在開發智能實時應用時，你可能經常會通過數據平臺來分析和解密大數據中的模式和洞察。這些應用所依賴的後端架構常常會是分佈式、可容錯和可橫向擴展的大數據處理技術。但也有一些情況下，壓縮表現形式也是有用的，甚至是必須的。移動設備和（物聯網裏的）傳感器的興起帶來了把計算從雲頂移向邊緣的軟件和設備。另外內存計算也趨向於更快，造成很多流行的（分佈式）系統也把數據緩存起來進行運算操作。 爲了能更好地說明這一觀點，

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