RDD弹性分布式数据集 RDD概述 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户 ...
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,并可能 但是也不是必须的 在分布式系统中不同的节点上进行计算。Spark cluster manager根据Spark applicati ...
2019-06-07 15:48 0 449 推荐指数:
RDD弹性分布式数据集 RDD概述 RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户 ...
PRAM(Parallel Random Access Machine)模型是多指令流多数据流(MIMD)并行机中的一种具有共享存储的模型。它假设有一个无限大容量的共享存储器,并且有多个功能相同的处理器,在任意时刻处理器可以访问共享存储单元。根据是否可以同时读写,它又分为以下三类 ...
主要函数:parfor 并行 for 循环 说明: parfor LoopVar = InitVal:EndVal; Statements; end 在生成的 MEX 函数中或在共享内存多核平台上并行运行的 C/C++ 代码中创建一个循环。 parfor 循环对 InitVal ...
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 ...
1 什么是并行计算? 串行计算: 传统的软件通常被设计成为串行计算模式,具有如下特点: 一个问题被分解成为一系列离散的指令; 这些指令被顺次执行; 所有指令均在一个处理器上被执行; 在任何时刻,最多只有一个指令能够被执行。 并行计算: 简单 ...
参考文献: 《深入浅出DPDK》 https://www.cnblogs.com/LubinLew/p/cpu_affinity.html ........................... ...
0. 基础并行/发:multiprocessing/threading 1. concurrent 2. 并发:asynico 3. Ipython下的并行计算: 使用ipyparallel库的IPython提供了前所未有的能力,将科学Python的探索能力与几乎即时访问多个计算 ...
基于HPC集群的并行计算模型做一个简要比较,也算是对前一阵子所学的MapReduce知识做一个总结和梳理。 ...