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  • 云计算并行计算的关系

    千次阅读 2012-05-08 20:53:53
    1.并行计算不是云计算,网格计算不是...人们不满足摩尔定律CPU计算能力增长速度,为了获得更大计算力,希望把多台计算机连到一起,并联,从而得到更大计算力,这种方法后来被验证是相当成功。 3.网格计算
        1.并行计算不是云计算,网格计算不是云计算;云计算也不是并行计算和网格计算,
    随着并行计算、软件技术、网络的发展,云计算的出现时必然,但云计算不等同于云计算
    2.云计算萌芽于并行计算
     云计算是从计算机的并行化开始萌芽的。

    人们不满足摩尔定律的CPU计算能力增长速度,为了获得更大的计算力,希望把多台计算机连到一起,并联,从而得到更大的计算力,这种方法后来被验证是相当成功的。
    3.网格计算和后来的并行计算主要用于特定的科学领域
      网格计算和后来的并行计算的提出主要是为了满足科学领域的专业的需求,主要应用在科学领域。主要相当的专业水平,不适合于大众应用。

    4.并行计算主要追求单机的高性能高计算力
    5.云计算时代不再追求单节点的计算能力

     云计算基于单节点不可性能,对单节点的计算能力要求低,通过将分散的计算力合理调度得到巨大的计算力,云计算中心的计算力和村处理可以根据客户需求的变化逐步的增加。可以动态增加计算力。

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    随着信息化技术的日渐普及、宽带网络的快速兴起,以及云计算、移动互联和物联网等新一代信息技术的广泛应用,全球数据的增长速度进一步加快。与此同时,一批数据收集、存储、处理技术和应用快速发展并逐渐汇聚,那么下面由好程序员大数据培训老师给大家介绍一下吧。

    1、认识大数据

    所谓大数据,就是从各种类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它是对那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集所下的定义。

    区别于过去的海量数据,大数据的特点可以概况为4个V:Volume、Variety、Value和Velocity,即大量、多样、价值密度低、快速。

    第一,数据体量大。大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量,目前正在跃升到PB(1PB=1024TBhttps://www.yaoruanwen.com/n/467809.html)级别。不仅存储量大,计算量也大。

    第二,数据类型多。除了数值数据,还有文字、声音、视频等,包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种类型的格式。由于数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。

    第三,价值密度低。以视频为例,不间断监控视频中,有价值的数据可能仅有一两秒。找到有价值的信息有如沙里淘金,其价值却又弥足珍贵。

    第四,处理速度快。在数据量非常庞大的情况下,也能做到数据的实时处理。这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

    大数据技术是指从各种类型的大体量数据中快速获得有价值信息的技术。这是大数据的核心问题。目前所说的大数据不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发的目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决大体量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理大体量数据并从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发。大数据所涉及的关键技术大致包括6个方面:数据采集与数据管理、分布式存储和并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘、大数据前端应用、数据服务和展现。

    2、大数据与Hadoop

    大数据技术正在向各行各业渗透。Hadoophttps://www.yaoruanwen.com/n/467805.html作为数据分布式处理系统的典型代表,已经成为该领域事实的标准。但Hadoop并不等于大数据,它只是一个成功的处理离线数据的分布式系统,大数据领域还存在众多其他类型的处理系统。

    伴随大数据技术的普及,Hadoop因其开源的特点和卓越的性能成为一时的新宠,甚至有人认为大数据就是Hadoop,其实这是一个误区。Hadoop只是处理离线数据的分布式存储和处理系统。除了Hadoop,还有用于处理流数据的Storm、处理关系型数据的Oracle、处理实时机器数据的Splunk……目前主流的大数据系统很多,Hadoop只是其中的代表。

    3、1Hadoop的核心模块

    HadoopCommon:Hadoop的公用应用模块,是整个Hadoop项目的核心,为Hadoop各子项目提供各种工具,如配置文件和日志操作等,其他Hadoophttps://www.yaoruanwen.com/n/467801.html子项目都是在此基础上发展起来的。

    HadoopDistributedFileSystem(HDFS):Hadoop分布式文件系统,提供高吞吐量应用程序数据访问,并具有高容错性。对外部客户机而言,HDFS就像一个传统的分级文件系统,可以进行增删改查或重命名等常规文件操作。但实际上HDFS中的文件被分成块,然后复制到多个计算机中,这与传统的RAID架构大不相同。HDFS特别适合需要一次写入、多次读取的超大规模数据集的应用程序。

    HadoopYARN:一个作业调度和群集资源管理框架。

    HadoopMapReduce:基于YARNhttps://www.yaoruanwen.com/n/467797.html的大型数据分布式并行编程模式和程序执行框架,是Google的MapReduce的开源实现。它帮助用户编写处理大型数据集的并行运行程序。MapReduce隐藏了分布式并行编程的底层细节,开发人员只需编写业务逻辑代码,而无需考虑程序并行执行的细节,从而大大提高了开发效率。

    Apache的其他与Hadoop相关的项目还有很多。

    4、Hadoop的特点

    作为分布式计算领域的典型代表,Hadoop比其他分布式框架有更多的优点。

    可扩展性:Hadoop可以在不停止集群服务的情况下,在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算,这些集簇可以方便地扩展到数千节点中。

    简单性:Hadoop实现了简单并行编程模式,用户不需要了解分布式存储和计算的底层细节即可编写和运行分布式应用,在集群上处理大规模数据集,所以使用Hadoop的用户可以轻松搭建自己的分布式平台。

    高效性:Hadoop的分布式文件系统具有高效的数据交互设计,可以通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够在节点间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

    可靠性:Hadoophttps://www.yaoruanwen.com/n/467793.html的分布式文件系统将数据分块储存,每个数据块在集群节点上依据一定的策略冗余储存,确保能够针对失败的节点重新分布处理,从而保证了数据的可靠性。

    成本低:依赖于廉价服务器,它的成本比较低,任何人都可以使用。

    Hadoop在大数据平台的开发上,无疑是很多企业的第一选择,国内的华为、阿里、腾讯,国外的Facebook、亚马逊,都是基于Hadoop来开发自己的大数据平台,这也说明,Hadoop作为大数据平台是比较成熟可靠的。那么Hadoop怎样处理数据?下面和大家详细了解一下。

    大数据其实主要涉及到的是分布式计算功能,目前主要的分布式计算系统,包括Hadoop、Spark和Strom三者。

    Hadoop是当前的大数据管理标准之一,在商业运用上做得非常好,可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。

    而Spark,采取的是内存计算,允许将数据载入内存作反复查询,此外还融合数据仓库,流处理和图形计算等多种计算范式,Spark构建在https://www.yaoruanwen.com/n/467778.htmlHDFS上,能与Hadoop很好的结合。

    Storm呢,主要用于大型数据流的分布式实时计算,与Hadoop结合,为Hadoop带来了可靠的实时数据处理能力。

    这三者之间结合起来,Hadoop在处理数据上就有了很强大的能力,分布式计算、内存计算、实时计算,对于处理大量的数据任务来说,Hadoop都能轻松解决。

    Hadoop怎样处理数据?Hadoophttps://www.yaoruanwen.com/n/467772.html处理数据,主要是基于分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)。

    HDFS,分布式文件存储,将将大文件分解为多个Block,每个Block保存多个副本。提供容错机制,副本丢失或者宕机时自动恢复。将Block按照key-value映射到内存当中。

    MapReducehttps://www.yaoruanwen.com/n/467768.html,分为Map和Reduce两个阶段,映射Map,将操作映射到集合中的每个文档,然后按照产生的键进行分组,并将产生的键值组成列表放到对应的键中;Reduce则是把列表中的值化简成一个单值,这个值被返回,然后再次进行键分组,直到每个键的列表只有一个值为止。

    Hadoop怎样处理数据?以上就是一个简单的介绍了,对于大数据而言,数据处理是核心,Hadoop在数据处理技术上已经是相对比较成熟的了,所以才会成为现在大数据平台开发的主流选择。

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  • ——谈云计算并行计算、网格计算的关系 1.总论 云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。 2.云计算萌芽于并行计算 云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始,...

    并行计算就是云计算?——谈云计算与并行计算、网格计算的关系

    1.总论
    云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。
    2.云计算萌芽于并行计算
    云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始,并行机的出现是人们不满足于CPU摩尔定率的增长速度,希望把多个计算机并联起来,从而获得更快的计算速度。这是一种很简单也很朴素的实现高速计算的方法,这种方法后来被证明是相当成功的。
    3.并行计算、网格计算只用于用于特定的科学领域,专业的用户
     并行计算、网格计算的提出主要是为了满足科学和技术领域的专业需要,其应用领域也基本限于科学领域。传统并行计算机的使用是一个相当专业的工作,需要使用者有较高的专业素质,多数是命令行的操作,这是很多专业人士的噩梦,更不用说普通的业余级用户了。
    4.并行计算追求的高性能
    在并行计算的时代,人们极力追求的是高速的计算、采用昂贵的服务器,各国不惜代价在计算速度上超越他国,因此,并行计算时代的高性能机群是一个“快速消费品”,世界TOP500高性能计算机地排名不断地在刷新,一台大型机群如果在3年左右不能得到有效的利用就远远的落后了,巨额投资无法收回。
    5.云计算对于单节点的计算能力要求低
    而云计算时代我们并不去追求使用昂贵的服务器,我们也不用去考虑TOP500的排名,云中心的计算力和存储力可随着需要逐步增加,云计算的基础架构支持这一动态增加的方式,高性能计算将在云计算时代成为“耐用消费品”。

     

     

     

     

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    好程序员浅谈大数据与Hadoop有什么关系,随着信息化技术的日渐普及、宽带网络的快速兴起,以及云计算、移动互联和物联网等新一代信息技术的广泛应用,全球数据的增长速度进一步加快。与此同时,一批数据收集、存储、处理技术和应用快速发展并逐渐汇聚,那么下面给大家介绍一下吧。
      1、认识大数据
      所谓大数据,就是从各种类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。它是对那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集所下的定义。
      区别于过去的海量数据,大数据的特点可以概况为4个V:Volume、Variety、Value和Velocity,即大量、多样、价值密度低、快速。
      第一,数据体量大。大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量,目前正在跃升到PB(1PB=1024TB)级别。不仅存储量大,计算量也大。
      第二,数据类型多。除了数值数据,还有文字、声音、视频等,包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种类型的格式。由于数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。
      第三,价值密度低。以视频为例,不间断监控视频中,有价值的数据可能仅有一两秒。找到有价值的信息有如沙里淘金,其价值却又弥足珍贵。
      第四,处理速度快。在数据量非常庞大的情况下,也能做到数据的实时处理。这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
      大数据技术是指从各种类型的大体量数据中快速获得有价值信息的技术。这是大数据的核心问题。目前所说的大数据不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发的目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决大体量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理大体量数据并从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发。大数据所涉及的关键技术大致包括6个方面:数据采集与数据管理、分布式存储和并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘、大数据前端应用、数据服务和展现。
      2、大数据与Hadoop
      大数据技术正在向各行各业渗透。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表,已经成为该领域事实的标准。但Hadoop并不等于大数据,它只是一个成功的处理离线数据的分布式系统,大数据领域还存在众多其他类型的处理系统。
      伴随大数据技术的普及,Hadoop因其开源的特点和卓越的性能成为一时的新宠,甚至有人认为大数据就是Hadoop,其实这是一个误区。Hadoop只是处理离线数据的分布式存储和处理系统。除了Hadoop,还有用于处理流数据的Storm、处理关系型数据的Oracle、处理实时机器数据的Splunk……目前主流的大数据系统很多,Hadoop只是其中的代表。
      3、1Hadoop的核心模块
      HadoopCommon:Hadoop的公用应用模块,是整个Hadoop项目的核心,为Hadoop各子项目提供各种工具,如配置文件和日志操作等,其他Hadoop子项目都是在此基础上发展起来的。
      HadoopDistributedFileSystem(HDFS):Hadoop分布式文件系统,提供高吞吐量应用程序数据访问,并具有高容错性。对外部客户机而言,HDFS就像一个传统的分级文件系统,可以进行增删改查或重命名等常规文件操作。但实际上HDFS中的文件被分成块,然后复制到多个计算机中,这与传统的RAID架构大不相同。HDFS特别适合需要一次写入、多次读取的超大规模数据集的应用程序。
      HadoopYARN:一个作业调度和群集资源管理框架。
      HadoopMapReduce:基于YARN的大型数据分布式并行编程模式和程序执行框架,是Google的MapReduce的开源实现。它帮助用户编写处理大型数据集的并行运行程序。MapReduce隐藏了分布式并行编程的底层细节,开发人员只需编写业务逻辑代码,而无需考虑程序并行执行的细节,从而大大提高了开发效率。
      Apache的其他与Hadoop相关的项目还有很多。
      4、Hadoop的特点
      作为分布式计算领域的典型代表,Hadoop比其他分布式框架有更多的优点。
      可扩展性:Hadoop可以在不停止集群服务的情况下,在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算,这些集簇可以方便地扩展到数千节点中。
      简单性:Hadoop实现了简单并行编程模式,用户不需要了解分布式存储和计算的底层细节即可编写和运行分布式应用,在集群上处理大规模数据集,所以使用Hadoop的用户可以轻松搭建自己的分布式平台。
      高效性:Hadoop的分布式文件系统具有高效的数据交互设计,可以通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够在节点间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。
      可靠性:Hadoop的分布式文件系统将数据分块储存,每个数据块在集群节点上依据一定的策略冗余储存,确保能够针对失败的节点重新分布处理,从而保证了数据的可靠性。
      成本低:依赖于廉价服务器,它的成本比较低,任何人都可以使用。

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