原文:淺談分布式計算的開發與實現(一)

閱讀目錄: 介紹 利用分片算法 利用消息隊列 Hadoop簡介 MapReduce 離線計算 介紹 分布式計算簡單來說,是把一個大計算任務拆分成多個小計算任務分布到若干台機器上去計算,然后再進行結果匯總。 目的在於分析計算海量的數據,從雷達監測的海量歷史信號中分析異常信號 外星文明 ,淘寶雙十一實時計算各地區的消費習慣等。 海量計算最開始的方案是提高單機計算性能,如大型機,后來由於數據的爆發式增長 ...

2015-11-12 19:32 7 47276 推薦指數:

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淺談分布式計算開發實現(二)

閱讀目錄: 實時計算 storm簡介 流式計算 歸納總結 高容錯性 實時計算 接上篇,離線計算是對已經入庫的數據進行計算,在查詢時對批量數據進行檢索、磁盤讀取展示。 而實時計算是在數據產生時就對其進行計算,然后實時展示結果,一般是秒級。 舉個例子來說,如果有個大型 ...

Mon Nov 16 16:47:00 CST 2015 4 8175
淺談Java分布式計算

如果所有組件都在同一台計算機的同一個Java虛擬機的同一個堆空間上執行是最簡單的,但實際中我們面對的往往不是如此單一的情況,如果用戶端只是個能夠執行Java的裝置怎么辦?如果為了安全性的理由只能讓服務器上的程序存取數據庫怎么辦? 我們知道,大多數情況下,方法的調用都是發生在相同堆上的兩個 ...

Tue Mar 19 22:45:00 CST 2013 2 12270
分布式計算框架Spark

Apache Spark是一個開源分布式運算框架,最初是由加州大學柏克萊分校AMPLab所開發。 Hadoop MapReduce的每一步完成必須將數據序列化寫到分布式文件系統導致效率大幅降低。Spark盡可能地在內存上存儲中間結果, 極大地提高了計算速度。 MapReduce是一路計算的優秀 ...

Sun Feb 12 18:22:00 CST 2017 0 7579
分布式計算框架——Spark

產生的背景 1)MapReduce有較大的局限性 僅支持Map、Reduce兩種語義操作 執行效率低,時間開銷大 主要用於大規模離線批處理 不適合迭代計算、交互計算、實時流處理等場景 2)計算框架種類多,選型難,學習成本高 批處理:MapReduce 流處理:Storm、Flink 交互計算 ...

Thu May 07 15:46:00 CST 2020 0 666
分布式計算框架

MapReduce 簡介 概念 面向批處理的分布式計算框架 一種編程模型: MapReduce程序被分為Map(映射)和Reduce(化簡)階段 核心思想 分而治之, 並行計算 移動計算而非移動數據 特點 MapReduce有幾個特點: 移動計算 ...

Wed Feb 26 05:50:00 CST 2020 0 1112
分布式計算框架綜述

最近在寫本科的畢業論文,題目是有關於MapReduce的並行化處理,老師給出修改意見中提到了關於分布式計算框架的的國內外研究現狀,一開始並沒有搞懂分布式計算機框架,以為是MapReduce。MapReduce只是一種並行編程模式,也可以是一種並行框架,並不是分布式計算框架。百度得知 ...

Sun May 28 19:40:00 CST 2017 0 6370
分布式計算(五)Azkaban使用

在安裝好Azkaban后,熟悉Azkaban的用法花了較長時間,也踩了一些坑,接下來將詳細描述Azkaban的使用過程。 目錄   一、界面介紹   二、Projects     1. 創建 ...

Thu Apr 11 05:39:00 CST 2019 0 855
分布式計算,網格計算,雲計算

1、分布式計算研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分,然后把這些部分分配給許多計算機進行處理,最后把這些計算結果綜合起來得到最終結果。這點在我博客中另一篇文章已經有過介紹,可以點擊這里看http://www.cnblogs.com/qiuhaojie/p ...

Thu Mar 31 05:25:00 CST 2016 0 2045
 
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