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    并行计算

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Spark中最核心的概念是RDD(弹性分布式数据集),近年来,随着数据量的不断增长,分布式集群并行计算(如MapReduce、Dryad等)被广泛运用于处理日益增长的数据。这些设计优秀的计算模型大都具有容错性好、可扩展性强、负载平衡、编程方法简单等优点,从而使得它们受到众多企业的青睐,被大多数用户用来进行大规模数据的处理。   但是,MapReduce这些并行计算大都是基于非循环的数据流模型,也就是说,一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中,在计算过程中,不同计算节点之间保持高度并行,这样的数据流模型使得那些需要反复使用一个特定数据集的迭代算法无法高效地运行。   Spark和Spark使用的RDD就是为了解决这种问题而开发出来的,Spark使用了一种特殊设计的数据结构,称为RDD。RDD的一个重要特征是,分布式数据集可以在不同的并行环境当中被重复使用,这个特性将Spark和其他并行数据流模型框架(如MapReduce)区别开。

苍霞学子 2020-08-21 12:23:32 0 浏览量 回答数 0

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分布式计算或者并行式计算的虚拟软件

1233779463314019 2019-12-01 19:42:03 1041 浏览量 回答数 1

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"需要考虑以下几点:将整个作业的并行度设置为1将阻止扩展应用程序,这将影响性能。这实际上是否重要取决于你的应用要求,但它肯定是限制,可能是一个问题。如果您你提到的聚合要在所有事件记录中全局计算,那么并行操作将需要并行进行一些预聚合。但是在这种情况下,你必须在作业图的后期阶段将并行度降低到1,以便产生最终(全局)结果。另一方面,如果要为某个键的每个值独立计算这些聚合,则考虑键入流并将该分区用作并行操作的基础是有意义的。你提到的所有操作都需要一些状态,无论是计算最大值,最小值,平均值,还是正常运行时间和停机时间。例如,如果不记住到目前为止遇到的最大值,则无法计算最大值。如果我正确理解Flink的NiFi源连接器是如何工作的,那么如果源并行运行,则键入流将导致无序事件。但是,你提到的所有操作都不需要按顺序传送数据。在无序流上计算正常运行时间(和停机时间)将需要一些缓冲 - 这些操作需要等待无序数据到达它们才能产生结果 - 但这肯定是可行的。这正是水印的用途;它们定义了等待无序数据的时间。你可以在ProcessFunction中使用事件时间计时器来安排在处理完所有早期事件时调用onTimer回调。你始终可以对键控流进行排序。这是一个例子。使用Flink的CEP库(对其输入进行排序,顺便说一句),运行时间/停机时间计算应该很容易。更新:确实,在将ProcessFunction应用于键控流之后,流不再是键控的。但在这种情况下,您可以安全地使用reinterpretAsKeyedStream来通知Flink流仍然是键控的。对于CEP,此库代表你使用状态,从而可以更轻松地开发需要对模式做出反应的应用程序。"

flink小助手 2019-12-02 01:44:49 0 浏览量 回答数 0

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python怎么并行计算

云计算小粉 2019-12-01 20:04:19 435 浏览量 回答数 2

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淘宝Fourinone和Hadoop的完整对比 热:报错

kun坤 2020-06-07 20:34:57 1 浏览量 回答数 1

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关于并行计算的一些基础开放问题

Runt 2020-04-14 18:20:04 0 浏览量 回答数 1

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查询sql中出现自定义函数,就不能并行查询计算了吗

我叫石头 2019-12-01 19:36:18 337 浏览量 回答数 1

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hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别

茶什i 2019-12-01 21:52:22 27 浏览量 回答数 1

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Mapreduce和Spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别

茶什i 2019-12-01 21:51:32 286 浏览量 回答数 2

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hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别?

茶什i 2019-12-01 21:52:25 23 浏览量 回答数 2

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2)结果分析 多卡并行效率 = (total imgages/sec) /基准 / gpu总数量 / 节点数量 = ((568.45+568.44)/2)/ (292.57) /2 /1 = 0.9714 当Perseus 框架下的benchmarks程序运行在同一节上不同gpu配置的情况下,以单节点1gpu卡配置运行的结果为基准,通过计算其并行效率,可以分析出相对于基准,单计算节点2gpu卡配置的计算性能损耗。 多机并行效率 =(多节点 total images /sec)/ 基准 / 节点数量 =((544.36+544.36)/2 )/ (292.57)/ 2 = 0.9303 当Perseus 框架下的benchmarks程序运行在不同节点数量上每节点相同gpu配置的情况下,以单节点1gpu卡配置运行的结果为基准,通过计算其并行效率,可以分析出相对于基准,多计算节点1gpu卡配置的计算性能损耗。

1934890530796658 2020-03-23 19:38:17 0 浏览量 回答数 0

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带有并行性的有序时间戳

flink小助手 2019-12-01 19:21:59 476 浏览量 回答数 1

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分段,排序,有现成的分布式并行计算框架帮助实现并行。在逻辑上,先可以采样,数据分段,排序,合并。

wsbupt 2019-12-02 01:40:27 0 浏览量 回答数 0

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上海交大云计算《并行计算》课程 实践1(网络)

卡梅 2019-12-01 21:38:58 3422 浏览量 回答数 2

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"为了充分利用多CPU、多核CPU的性能优势,计算机软件系统应该可以充分“挖掘”每个CPU的计算能力,绝不能让某个CPU处于“空闲”状态。为了充分利用多CPU、多核 CPU 的优势,可以考虑把一个任务拆分成多个“小任务”,把多个“小任务”放到多个处理器核心上并行执行;当多个“小任务”执行完成之后,再将这些执行结果合并起来即可。 Java 7提供了ForkJoinPool来支持将一个任务拆分成多个“小任务”并行计算,再把多个“小任务”的结果合并成总的计算结果。ForkJoinPool是ExecutorService的实现类,因此是一种特殊的线程池。"

星尘linger 2020-04-12 16:31:17 0 浏览量 回答数 0

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分布式计算平台开源了!:报错

kun坤 2020-06-06 11:29:16 0 浏览量 回答数 1

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E-MapReduce多执行计划并行执行是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:21:35 681 浏览量 回答数 0

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E-MapReduce多执行计划并行执行是什么?

nicenelly 2019-12-01 21:17:16 1217 浏览量 回答数 0

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这个正是云计算的适用之处,大规模并行计算。 阿里的DIKU系统就是干这个。 找客服联系阿里云的官方研发。

云语科技 2019-12-02 01:49:23 0 浏览量 回答数 0

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云数据库 HybridDB for PostgreSQL中的名词解释

云栖大讲堂 2019-12-01 21:28:00 1270 浏览量 回答数 0

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你可能听过很多类似如下的话,“大规模的深度学习使用了GPU或者图像处理单元实现”,但是我做的所有的案例都是在jupyter notebook上面实现,这里只有CPU,CPU和GPU都有并行化的指令,他们有时候会叫做SIMD指令,这个代表了一个单独指令多维数据,这个的基础意义是,如果你使用了built-in函数,像np.function或者并不要求你实现循环的函数,它可以让python的充分利用并行化计算,这是事实在GPU和CPU上面计算,GPU更加擅长SIMD计算,但是CPU事实上也不是太差,可能没有GPU那么擅长吧。接下来的视频中,你将看到向量化怎么能够加速你的代码,经验法则是,无论什么时候,避免使用明确的for循环。

因为相信,所以看见。 2020-05-20 12:59:36 0 浏览量 回答数 0

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Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语,可被用于“流处理”之中,实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”(continuous computation),对数据流做连续查询,在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”,以并行的方式运行昂贵的运算。

1984211245248939 2019-12-02 01:38:53 0 浏览量 回答数 0

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产品概述

反向一觉 2019-12-01 21:07:14 972 浏览量 回答数 0

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在大型数据库业务场景下,具备每秒数万至数十万次低延迟性随机 IOPS 读写能力。在大数据、并行计算等大型数据集业务场景下,具备高达数 GB 的顺序读写吞吐能力。计算性能稳定,CPU 与 Memory 采用 1:4 配比。基于本地 NVMe SSD 磁盘资源,在提供高达数十万随机 I/O 读写能力的同时,保持在 μs 级别的时延水平。采用 Intel Xeon E5-2682 v4 (Broadwell) 处理器,主频为 2.5 GHz,DDR4 内存。实例网络性能与计算规格同对应(实例计算规格越大则网络性能强)。默认 I/O 优化。

元芳啊 2019-12-02 00:30:18 0 浏览量 回答数 0

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Re上次那个工作人员问我并行运算的软件找不到你电话发这吧 渲染云是基于阿里云计算公司自主研发的飞天大规模分布式计算系统的弹性自助式渲染农场服务,底层就是基于MapReduce的。 带宽部分,目前暂不支持Infiniband。

render 2019-12-02 03:10:29 0 浏览量 回答数 0

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"Java 8 引入了流式操作(Stream),通过该操作可以实现对集合(Collection)的并行处理和函数式操作。根据操作返回的结果不同,流式操作分为中间操作和最终操作两种。最终操作返回一特定类型的结果,而中间操作返回流本身,这样就可以将多个操作依次串联起来。根据流的并发性,流又可以分为串行和并行两种。流式操作实现了集合的过滤、排序、映射等功能。 Stream 和 Collection 集合的区别:Collection 是一种静态的内存数据结构,而 Stream 是有关计算的。前者是主要面向内存,存储在内存中,后者主要是面向 CPU,通过 CPU 实现计算。"

星尘linger 2020-04-12 22:50:20 0 浏览量 回答数 0

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弹性高性能计算E-HPC的管理控制台提供了整个集群生命周期的软件管理功能,支持多款主流HPC软件、通信库的一键查询、安装与卸载。 软件管理界面 进入E-HPC管理控制台,点击左侧栏的集群标签,进入集群管控界面。进入软件管理 在集群的应用信息概要栏中,点击软件管理右侧的查看按钮,进入如下界面:已安装软件 可安装软件 图中界面主要包括两部分:可安装软件和已安装软件。 可安装软件 可安装软件界面展示了当前E-HPC已经集成的软件列表,包括主流科学计算应用、编译器运行时库、MPI通信库等等。用户只需要勾选想要安装的软件,然后点击安装按钮,就可以实现多款软件的一键安装部署。搜索框支持软件的查询功能。 另:软件包的安装部署还可以在集群创建过程中的软件配置阶段进行勾选。软件配置阶段 已安装软件 已安装软件界面展示了该集群目前已经安装的软件列表。用户只需要勾选想要卸载的软件,然后点击卸载按钮,就可以实现多款软件的一键卸载。搜索框支持软件的查询功能。 E-HPC软件栈 HPC BenchMark 名称 版本 简介 需要勾选的依赖包 LINPACK 2018 浮点性能评测工具 Intel-MPI 2018 STREAM 2018 访存带宽评测工具 N/A Intel-MPI-Benchmarks 2019 MPI通信效率评测工具 Intel-MPI 2018 OSU-Micro-Benchmarks 5.4.4 MPI通信效率评测工具 Intel-MPI 2018 Iperf 2.0.12 网络带宽评测工具 N/A FIO 3.1 磁盘读写效率评测工具 N/A 运行时库 MPI通信库 GPU加速库 Intel高性能库 Intel-MPI OpenMPI MPICH MVAPICH CUDA-Toolkit cuDNN Intel-ICC-RUNTIME Intel-IFORT-RUNTIME Intel-MKL Intel-DAAL Intel-IPP Intel-TBB 软件列表 名称 版本 简介 需要勾选的依赖包 ABySS 2.1.5 基于短序列的基因组双端组装工具,支持多节点并行 Intel-MPI 2018 Anaconda 2018.12-py27 2018.12-py37 Python环境管理工具,E-HPC同时支持Python2.7和Python3.7版本 N/A BLAST 2.8.1 在生物信息数据库中进行相似性比较的分析工具 N/A DeepChem 2.0.0 面向药物设计的深度学习Python库 N/A GAMESS-GPU 2018.2 从头计算量子化学软件,GPU加速版本 CUDA-Toolkit 9.0 GROMACS 5.0.7 分子动力学模拟软件,单机版 N/A GROMACS-OpenMPI 5.0.7 分子动力学模拟软件,多节点并行版 OpenMPI 1.10.7 GROMACS-CPU-AVX512 2018.3 分子动力学模拟软件,多节点并行版,支持AVX512指令集 Intel-MPI 2018 Intel-MKL 2018 Intel-ICC-RUNTIME 2018 GROMACS-GPU 2018.1 分子动力学模拟软件,多节点GPU加速版本 OpenMPI 3.0.0 CUDA-Toolkit 9.0 HELYX-OS 2.4.0 流体力学前处理软件,支持可视化 N/A HMMER 3.2.1 基于隐马尔可夫模型,用于生物序列比对分析的软件 N/A LAMMPS-CPU-INTELMPI 12Dec18 分子动力学模拟软件,多节点并行版本 Intel-MPI 2018 LAMMPS-GPU-OpenMPI 12Dec18 分子动力学模拟软件,多节点GPU加速版本 OpenMPI 3.0.0 CUDA-Toolkit 9.0 Miniconda py27 py37 精简版conda环境,E-HPC同时支持Python2.7和Python3.7版本 N/A MOMAP 1.0.1 理论研究、预测分子材料性质的软件包,支持多节点并行 MPICH2 NAMD-OpenMPI 2.12 分子动力学模拟软件,多节点并行版本 OpenMPI 1.10.7 NAMD-GPU-MULTICORE 2.12 分子动力学模拟软件,单节点GPU加速版本 CUDA-Toolkit 9.0 NAMD-GPU 2.12 分子动力学模拟软件,多节点GPU加速版本 OpenMPI 3.0.0 CUDA-Toolkit 9.0 OpenFOAM-OpenMPI 5.0 流体力学模拟软件,多节点并行版本 OpenMPI 1.10.7 OVITO 2.9.0 用于原子和粒子模拟数据的科学可视化和分析软件 N/A ParaView 4.3.1 二维、三维数据分析和可视化软件 N/A Relion-OpenMPI 2.0.3 单颗粒冷冻电镜软件,多节点并行版本 OpenMPI 1.10.7 Relion-GPU 2.0.3 单颗粒冷冻电镜软件,多节点GPU加速版本 OpenMPI 3.0.0 Semtex 8.2 流体力学求解器,支持多节点并行 OpenMPI 1.10.7 TensorFlow 1.7.0-cp27-pypi 基于数据流的开源深度学习框架 N/A TensorFlow-GPU 1.7.0-cp27-pypi 基于数据流的开源深度学习框架,GPU加速版本 N/A VMD 1.9.3 分子动力学模拟可视化软件 N/A WRF-MPICH 3.8.1 用于气象研究和天气预测的大气模型系统,多节点并行版本 MPICH 3.2 WRF-OpenMPI 3.8.1 用于气象研究和天气预测的大气模型系统,多节点并行版本 OpenMPI 1.10.7

1934890530796658 2020-03-23 17:59:57 0 浏览量 回答数 0

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这两个不是一个纬度的东西。 多线程并行科学计算用NumPy

明弈 2020-01-31 20:37:25 0 浏览量 回答数 0

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最后使用并行计算。要是在一个位置,就用nfs就可以了

zhengweisk 2019-12-01 23:27:04 0 浏览量 回答数 0

问题

优化Flink转换

flink小助手 2019-12-01 19:24:37 368 浏览量 回答数 1
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