热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 后端 > 正文

工业互联网平台核心技术:并行计算与分布式计算

转自:微点阅读(www.weidianyuedu.com)微点阅读-范文大全-免费学习知识的网站并行计算、分布式计算以及网格计算和云计算都

转自:微点阅读(www.weidianyuedu.com)微点阅读 - 范文大全 - 免费学习知识的网站

并行计算、分布式计算以及网格计算和云计算都是属于高性能计算(HPC)的范畴,主要目的在于对大数据的分析与处理,但它们却存在很多差异。我们需要了解两者的原理、特点和运用的场合,对云计算的了解大有裨益。之所以将两种计算技术放在一起,是因为这两种计算具有共同的特点,都是运用并行来获得更高性能计算,把大任务分为N个小任务。但两者还是有区别的,关于两者的区别在后面有介绍。

并行计算

     1、并行计算概念

并行计算(Parallel Computing)又称平行计算是指一种能够让多条指令同时进行的计算模式,可分为时间并行和空间并行。时间并行即利用多条流水线同时作业,空间并行是指使用多个处理器执行并发计算,以降低解决复杂问题所需要的时间。

并行计算同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算,计算资源应包括一台配有多处理机(并行处理)的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号,或者两者结合使用。并行计算主要目的在于两个方面: 

(1) 加速求解问题的速度。

(2) 提高求解问题的规模。

2、并行计算的原理

并行计算能快速解决大型且复杂的计算问题。此外还能利用非本地资源,节约成本 ― 使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机,同时克服单个计算机上存在的存储器限制。为提高计算效率,并行计算处理问题一般分为以下三步:

(1)将工作分离成离散独立部分,有助于同时解决;  

(2)同时并及时地执行多个程序指令;    

(3)将处理完的结果返回主机经一定处理后显示输出。

  

从上图可以看出,串行计算必须按步骤一步一步计算才能出来最终结果。而并行计算则要将问题分成N多个子任务,每个子任务并行执行计算。而每个子任务是非独立的,每个子任务的计算结果决定最终的结果。这个和分布式计算不同。  

3、并行计算需满足的基本条件

(1)并行计算机。并行计算机至少包含两台或两台以上处理机,这此处理机通过互联网络相互连接,相互通信。    

(2)应用问题必须具有并行度。也就是说,应用可以分解为多个子任务,这些子任务可以并行地执行。将一个应用分解为多个子任务的过程,称为并行算法的设计。  

(3)并行编程。在并行计算机提供的并行编程环境上,具体实现并行算法,编制并行程序并运行该程序,从而达到并行求解应用问题的目的。 

分布式计算

1、分布式计算概念

分布式计算是一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算和集中式计算相对应的概念。

      2、分布式计算的优点

分布式计算是在两个或多个软件互相共享信息,这些软件既可以在同一台计算机上运行,也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点:

(1)稀有资源可以共享。 

(2)通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。 

(3)可以把程序放在最适合运行它的计算机上。其中,共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。

3、分布式计算原理

Hadoop计算框架是出现比较早的一个分布式计算框架,由Apache基金会所开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。

并行计算与分布式计算的区别与联系

并行计算和分布式计算既有区别也有联系。从解决对象上看,两者都是大任务化为小任务,这是他们共同之处。 具体区别和联系如下表所示:

如上表所示,并行计算的传统目的是提供单处理器无法提供的性能(处理器能力或存储器);因此,它的目的是使用多处理器求解单个问题。而分布式计算的目的主要是提供方便,这种方便包括可用性、可靠性以及物理的分布(能从许多不同场所访问分布式系统)。 在并行计算中,处理器间的交互一般很频繁,往往具有细粒度和低开销的特征,并且被认为是可靠的。而在分布式计算中,处理器间的交互不频繁,交互特征是粗粒度,并且被认为是不可靠的。并行计算注重短的执行时间,分布式计算则注重长的正常运行时间。

并行计算、分布式计算以及网格计算和云计算都是属于高性能计算(HPC)的范畴,主要目的在于对大数据的分析与处理,但它们却存在很多差异。我们需要了解两者的原理、特点和运用的场合,对云计算的了解大有裨益。


推荐阅读
  • 一、Hadoop来历Hadoop的思想来源于Google在做搜索引擎的时候出现一个很大的问题就是这么多网页我如何才能以最快的速度来搜索到,由于这个问题Google发明 ... [详细]
  • Maven构建Hadoop,
    Maven构建Hadoop工程阅读目录序Maven安装构建示例下载系列索引 序  上一篇,我们编写了第一个MapReduce,并且成功的运行了Job,Hadoop1.x是通过ant ... [详细]
  • 什么是大数据lambda架构
    一、什么是Lambda架构Lambda架构由Storm的作者[NathanMarz]提出,根据维基百科的定义,Lambda架构的设计是为了在处理大规模数 ... [详细]
  • Hadoop源码解析1Hadoop工程包架构解析
    1 Hadoop中各工程包依赖简述   Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施。   GoogleCluster:ht ... [详细]
  • Android中高级面试必知必会,积累总结
    本文介绍了Android中高级面试的必知必会内容,并总结了相关经验。文章指出,如今的Android市场对开发人员的要求更高,需要更专业的人才。同时,文章还给出了针对Android岗位的职责和要求,并提供了简历突出的建议。 ... [详细]
  • 本文介绍了C#中生成随机数的三种方法,并分析了其中存在的问题。首先介绍了使用Random类生成随机数的默认方法,但在高并发情况下可能会出现重复的情况。接着通过循环生成了一系列随机数,进一步突显了这个问题。文章指出,随机数生成在任何编程语言中都是必备的功能,但Random类生成的随机数并不可靠。最后,提出了需要寻找其他可靠的随机数生成方法的建议。 ... [详细]
  • 关于CMS收集器的知识介绍和优缺点分析
    本文介绍了CMS收集器的概念、运行过程和优缺点,并解释了垃圾回收器的作用和实践。CMS收集器是一种基于标记-清除算法的垃圾回收器,适用于互联网站和B/S系统等对响应速度和停顿时间有较高要求的应用。同时,还提供了其他垃圾回收器的参考资料。 ... [详细]
  • 本文介绍了操作系统的定义和功能,包括操作系统的本质、用户界面以及系统调用的分类。同时还介绍了进程和线程的区别,包括进程和线程的定义和作用。 ... [详细]
  • 大数据Hadoop生态(20)MapReduce框架原理OutputFormat的开发笔记
    本文介绍了大数据Hadoop生态(20)MapReduce框架原理OutputFormat的开发笔记,包括outputFormat接口实现类、自定义outputFormat步骤和案例。案例中将包含nty的日志输出到nty.log文件,其他日志输出到other.log文件。同时提供了一些相关网址供参考。 ... [详细]
  • 2021最新总结网易/腾讯/CVTE/字节面经分享(附答案解析)
    本文分享作者在2021年面试网易、腾讯、CVTE和字节等大型互联网企业的经历和问题,包括稳定性设计、数据库优化、分布式锁的设计等内容。同时提供了大厂最新面试真题笔记,并附带答案解析。 ... [详细]
  • 云原生应用最佳开发实践之十二原则(12factor)
    目录简介一、基准代码二、依赖三、配置四、后端配置五、构建、发布、运行六、进程七、端口绑定八、并发九、易处理十、开发与线上环境等价十一、日志十二、进程管理当 ... [详细]
  • ejava,刘聪dejava
    本文目录一览:1、什么是Java?2、java ... [详细]
  • 像跟踪分布式服务调用那样跟踪Go函数调用链 | Gopher Daily (2020.12.07) ʕ◔ϖ◔ʔ
    每日一谚:“Acacheisjustamemoryleakyouhaven’tmetyet.”—Mr.RogersGo技术专栏“改善Go语⾔编程质量的50个有效实践” ... [详细]
  • ZooKeeper 学习
    前言相信大家对ZooKeeper应该不算陌生。但是你真的了解ZooKeeper是个什么东西吗?如果别人面试官让你给他讲讲ZooKeeper是个什么东西, ... [详细]
  • mapreduce源码分析总结
    这篇文章总结的非常到位,故而转之一MapReduce概述MapReduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型,它最初是由Google工程师设计并实现的ÿ ... [详细]
author-avatar
qinsg688_377
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有