相关博文:大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用 Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce ...
Spark 介绍 基于内存计算的大数据并行计算框架 Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集。原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型 MapReduce ,它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案。这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度。 Spark由Apache Software Foundation引 ...
2017-09-29 16:19 0 5578 推荐指数:
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大数据集群计算利器之MPI/OpenMP ---以连通域标记算法并行化为例 1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像(通常为二值图像)中,将互相邻接(4邻接或8邻接)的具有非背景值的像素集合提取出来,为不同的连通域填入数字标记,并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进 ...
1、请简要介绍一下Hadoop、Spark、MPI三种计算框架的特点以及分别适用什么样的场景? Hadoop:基于分布式文件系统HDFS的分布式批处理计算框架,适用于数据量大、SPMD(单程序多数据)的应用 Spark:基于内存计算的并行计算框架,适用于需要迭代多轮计算的应用 MPI ...
今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景。 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着。今天就借这个机会好好学习一下。 一张表 名称 发起者 语言 ...
摘要:通过这篇文章,我们了解了GaussDB(DWS)并行计算技术的原理以及调优策略。希望广大开发者朋友们能够在实践中尝试该技术,更好地进行性能优化。 随着硬件系统的越来越好,数据库运行的CPU、磁盘、内存资源都日渐增大,SQL语句的串行执行由于不能充分利用资源,已经不能满足日益发展的需要 ...
Spark 允许用户为driver(或主节点)编写运行在计算集群上,并行处理数据的程序。在Spark中,它使用RDDs代表大型的数据集,RDDs是一组不可变的分布式的对象的集合,存储在executors中(或从节点)。组成RDDs的对象称为partitions,并可 ...
目录 一、概述 1)Spark特点 2)Spark适用场景 二、Spark核心组件 三、Spark专业术语详解 1)Application:Spark应用程序 2)Driver:驱动程序 ...
一、常用术语 Task:任务。可以完整得到结果的一个程序,一个程序段或若干个程序段。例如搬砖。 Parallel Task:并行任务。可以并行计算的任务。多个人搬砖。 Serial Execution:串行执行。一个人搬砖。 Parallel Execution:并行执行。多个人一起搬砖 ...