图计算与传统计算模型有什么不同之处？它的优势和局限性是什么？
图计算与传统计算模型的不同之处在于，图计算是针对图数据结构的计算模型，适用于处理大规模的图数据，如社交网络、网络拓扑等。传统计算模型则更适用于处理结构化数据，如关系型数据库中的表格数据。图计算模型的优势在于能够高效处理大规模的图数据，具有良好的横向扩展性，能够在分布式计算环境下进行并行计算，处理复杂的图算法。同时，图计算模型也能够很好地支持迭代计算，适用于很多需要多次迭代的算法，如PageRank算法、社区发现算法等。然而，图计算模型也存在局限性，例如在处理非图结构化数据时效率较低，对于一些简单的数据处理任务可能会显得复杂。另外，图计算模型的编程复杂度较高，需要熟悉图算法和分布式计算框架，因此对开发人员的要求较高。
要充分发挥图计算模型的优势，可以考虑将其应用于需要处理大规模图数据的场景，如社交网络分析、推荐系统优化等。在实际应用中，可以结合具体的业务场景，选择合适的图计算框架，如Apache Giraph、GraphX等，进行开发和优化。同时，也可以考虑将图计算模型与传统计算模型相结合，充分发挥各自的优势，提高数据处理的效率和准确性。