1    BSP批量同步并行计算 BSP(Bulk Synchronous Parallel)批量同步并行计算用来解决并发编程难的问题.名字听起来有点矛盾,又是同步又是并行的.因为计算被分组成一个个超步(super-step),超步内并行计算并且结点间不能通信.在超步之间设置同步栅栏(barrier synchronization),计算完成后相互通信,全部完成后才能继续下一个超步. 2 SEDA阶段式事件驱动架构 SEDA(staged event-driven architecture)分阶…

之前写过关于Hadoop方面的MapReduce框架的文章MapReduce框架Hadoop应用(一) 介绍了MapReduce的模型和Hadoop下的MapReduce框架,此文章将进一步介绍mapreduce计算模型能用于解决什么问题及有什么巧妙优化. MapReduce到底解决什么问题? MapReduce准确的说,它不是一个产品,而是一种解决问题的思路,能够用分治策略来解决问题.例如:网页抓取.日志处理.索引倒排.查询请求汇总等等问题.通过分治法,将一个大规模的问题,分解成多个小规模的问…

前言 项目中运用了Spark进行Kafka集群下面的数据消费,本文作为一个Spark入门文章/笔记,介绍下Spark基本概念以及MapReduce模型 Spark的基本概念: 官网: http://spark.apache.org/ 给出了如下概念 Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing. Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎.当然,它也适用于AI人工智能. A…

PV计算模型 现有的PV计算公式是: 每台服务器每秒平均PV量 =( (总PV*80%)/(24*60*60*40%))/服务器数量 =2*(总PV)/* (24*60*60) /服务器数量 通过定积分求整个分布图的面积,然后求出最高值附近范围内的定积分,可以求得占据了80%的pv量的总时间.根据这个数据,得出计算pv的公式变成: 每台服务器每秒平均PV量= ( (80%*总PV)/(24*60*60*(9/24)))/服务器数量 即 每台服务器每秒平均PV量=2.14*(总PV)/* (24*…

前言 本文讲解Hadoop中的编程及计算模型MapReduce,并将给出在MapReduce模型下编程的基本套路. 模型架构 在Hadoop中,用于执行计算任务(MapReduce任务)的机器有两个角色:一个是JobTracker,一个是TaskTracker,前者用于管理和调度工作,后者用于执行工作. 一般来说,一个Hadoop集群由一个JobTracker和N个TaskTracker构成. 执行流程 每次计算任务都可以分为两个阶段,Map阶段和Reduce阶段. 其中,Map阶段接收一组键值…

MapReduce计算模型 MapReduce两个重要角色:JobTracker和TaskTracker. ​ MapReduce Job 每个任务初始化一个Job,没个Job划分为两个阶段:Map和Reduce阶段. Map函数接受一个<key, value>形式的输入,输出一个<key, value>形式的中间输出. Hadoop负责将所有的相同中间key值的value集合到一起传递给Reduce函数. Reduce函数接受一个<key, (list of value)&…

C++11标准已发布多年,编译器支持也逐渐完善,例如ms平台上从vc2008 tr1到vc2013.新标准对C++改进体现在三方面:1.语言特性(auto,右值,lambda,foreach):2.标准库(智能指针,容器,函数式编程):3.还有最重要,又最容易被忽视的改进,并发内存模型标准的制定. 什么是内存模型?    输入一定的内存操作序列,得到一定的内存结果,这种对应关系的集合,就是内存模型,任何一种CPU架构,都有该架构对应的内存模型.C++语言规范定义了一个虚拟机,这个虚拟机的指令集就…

[TOC] Spark计算模型 Spark程序模型 一个经典的示例模型 SparkContext中的textFile函数从HDFS读取日志文件,输出变量file var file = sc.textFile("hdfs://***") RDD中的filter函数过滤带有'ERROR'的行,输出errors(一个RDD) var errors = file.filter(line=>line.contains("ERROR")) RDD中的count函数返回&q…

title: Java并发编程的艺术读书笔记(2)-并发编程模型 date: 2017-05-05 23:37:20 tags: ['多线程','并发'] categories: 读书笔记 --- 1.并发编程模型的两个关键问题 1.1线程之间如何通信. 通信是指线程之间以何种机制来交换信息.有两种:共享内存和消息传递.在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,通过读写内存中的公共状态进行隐式通信.在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过发送消息来显示进行通信.j…

MapReduce 计算模型的优化涉及了方方面面的内容,但是主要集中在两个方面:一是计算性能方面的优化:二是I/O操作方面的优化.这其中,又包含六个方面的内容. 1.任务调度 任务调度是Hadoop中非常重要的一环,这个优化又涉及两个方面的内容.计算方面,Hadoop总会优先将任务分配给空闲的机器,使所有的任务能公平地分享系统资源.I/O方面.Hadoop会尽量将Map任务分配给InputSplit所在的机器,以减少网络I/O的消耗. 2.数据预处理与InputSplit的大小 MapReduc…