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Hadoop MapReduce概念学习系列之MPI和MapReduce(十三)

 在当前最流行的高性能并行体系结构中比较常用的并行编程环境分为两类:消息传递和共享存储。MPI是基于消息传递的经典代表,是消息传递井行程序设计的标准,用于构建高可靠的、可伸缩的、灵活的分布式应用程消息传递井行处理开销比较大,适合于大粒度的进程级并行计算,相对其他并行编程环境,它具有很好的可移植性,几乎能被所有的并行环境支持;还具有很好的可扩展性,具有完备的异步通信功能,能按照用户的要求很好地分解问题,组织不同进程之间进行数据交换,适合大规模可扩展性的并行算法。MPI模式在学术研究领域应用较多,而在商业领域,云计算系统大多采用的是Google云计算系统中的MapReduce并行编程模型。云计算强调的就是简单的编程模型,而MapReduce就是一种高效的、简单的并行编程模式,也是一种高效的任务调度器。MapReduce这种编程模型不仅适用于云计算,在多核和多处理器、Cell processor以及异构机群上同样有良好的性能。利用MapReduce ,程序员能够轻松地编写紧耦合的程序,在运行时能高效地调度和执行任务,在实现时,在Map函数中指定对各分块数据的处理过程,在Reduce函数中指定...

Hadoop概念学习系列之重温Hadoop基本知识(十一)

Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式编程框架,允许在集群服务器上使用简单的编程模型(MapReduce)对大数据集进行分布式处理。 Hadoop框架的核心的是HDFS、MapReduce和Yarn。 其中HDFS提供海量数据的存储, MapReduce提供数据计算, Yarn是集群资源管理和调度平台。 掌握了这三部分,也就掌握了Hadoop最核心的东西。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5080008.html,如需转载请自行联系原作者

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