分布式计算平台介绍

最新推荐文章于 2024-03-29 09:58:43 发布
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#大数据 #网络

分布式计算系统平台是将一系列用计算机网络相连接通信的，独立计算的模式和组件，集成到一个统一的平台，展现给用户的是一个完整的独立计算平台。本文介绍分布式计算平台的基本概念和不同计算模式，并对当前最为流行的Apache Spark / Hadoop原理做深入分享。

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分布式计算平台架构及调度策略研究——基于Mesos的实践探索
AI天才研究院
07-29 1648
2011年Mesos项目发布，近十年来开源界逐渐爆发了一场关于容器技术、资源管理、云计算领域的革命性变革。Mesos是一个由Apache基金会贡献给Apache孵化器的分布式系统内核框架，用于管理集群资源，支持多种编程语言运行环境的应用程序部署、弹性扩展等功能。作为一种集群管理软件，Mesos拥有完整的生命周期管理、资源隔离、容错恢复和健康监测功能。Mesos同时也是一种资源共享调度平台，提供了统一的资源管理机制，用于分配公共集群资源、高效地共享系统资源。
三个分布式计算软件（Prime95、Folding@Home、BOINC）
COFACTOR
11-19 2579
一、Prime95 官方网站：https://www.mersenne.org/ 下载地址：https://www.mersenne.org/download/ 项目：Great Internet Mersenne Prime Search（GMIPS）互联网梅森素数大搜索 先在 https://www.mersenne.org/gettingstarted/ 上注册一个ID，然后在软件的Tes...
JEESZ分布式架构平台介绍
coq50173的博客
05-04 153
1. 项目核心代码结构截图 <!-- jeesz 工具jar --> <module>jeesz-utils</module> ...
分布式计算平台
...
03-09 221
Yahoo! s4和Twitter storm的粗略比较 [url]http://www.blogjava.net/killme2008/archive/2011/11/08/363238.html[/url]
分布式计算平台：Dryad
weixin_34087301的博客
01-18 291
微软正在研究开发的允许编程人员利用计算机集群（Cluster）或者数据中心运行数据并行处理程序的一个体系架构Dryad, Dryad是微软对应于Google的MapReduce技术。其体系结构图如下： 计算机集群的各个计算机之上是Cluster Service，用于提供集群内的计算机的最基本的管理。在Cluster Service的基础上可以构建分布式文件系统，使得数据的访问对上面的应用程...
分布式计算平台Spark：Core（一）
qq_43528451的博客
01-13 963
分布式计算平台Spark：Core（一） 文章目录分布式计算平台Spark：Core（一）一、课程回顾二、课程目标三、Standalone集群运行1、工作场景2、spark-submit3、本地模式提交4、Standalone集群提交四、Spark on YARN1、应用场景2、集群配置3、启动测试五、DeployMode1、问题与功能2、client3、cluster4、区别5、Spark on YARN上的区别6、main函数执行过程六、数据抽象RDD1、功能2、设计3、特性4、创建5、分区个数七、RD
Apache Hadoop 3.3.4：快速下载与分布式计算平台介绍
资源摘要信息:"Apache Hadoop 3.3.4版本是目前最新的开源分布式计算软件包，专门针对大数据处理任务进行设计。Hadoop 架构由多个核心组件构成，其中包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce 编程模型。 1. 分布式...
分布式计算技术介绍.pdf
08-11
WebService技术是一种基于Web的分布式计算技术，它允许应用在不同的操作系统平台和编程语言之间进行通信。WebService使用标准化的XML（可扩展标记语言）来描述接口和传输数据，提供了一种标准化的方法来实现不同应用...
一种基于分布式计算平台的试验数据包络线分析算法.pdf
08-09
因此，文章提出了一种基于分布式计算平台MapReduce的试验数据包络线分析算法。 分布式计算技术是处理海量数据的核心解决方案之一。本文所涉及的MapReduce框架是一种高阶并行函数的抽象模式，它能够有效地处理和分析...
Ray分布式计算框架介绍PPT
04-07
Ray分布式计算框架介绍 Ray是一个开源的统一框架，用于扩展AI和Python应用程序，如机器学习。Ray提供了一个统一的计算框架，使得开发者可以轻松地开发和部署机器学习应用程序。Ray的架构由三层组成：Ray AI Runtime...
1.2Hadooop（分布式计算平台）快速入门篇
qq_45938466的博客
08-13 3068
Hadooop（分布式计算平台）快速入门 任务目的 重点掌握Hadoop的核心组件 了解Hadoop的发展历史及其生态体系 熟记Hadoop的主要特性 任务清单 任务1：Hadoop简介 任务2：Hadoop产生背景 任务3：Hadoop特性 详细任务步骤 任务1：Hadoop简介 Hadoop 是 Apache 软件基金会旗下的一个开源的分布式计算平台。 Hadoop 提供的功能：利用服务器集群，根据用户的自定义业务逻辑，对海量数据进行分布式处理； 处理什么问题? 海量数据的存储和海量
分布式计算平台Spark
qq_43528451的博客
01-11 1496
分布式计算平台Spark：基础入门 20201216 一、课程 大数据组件 分布式存储 Zookeeper：利用分布式存储系统实现小的核心数据的存储（加紧复习） 抓紧复习 HDFS：离线大数据文件系统数据存储（加紧复习） 抓紧复习 为了解决大数据存储问题：分布式磁盘 Hive：离线数据仓库【表】 为了解决统一化和规范化数据管理问题 Redis：实时内存式NOSQL数据库【所有数据都在内存中】 为了解决数据高并发和高性能读写问题 HBASE：实时基于分布
Hadoop：分布式计算平台初探
huakai_sun的博客
02-02 1302
原文:https://www.biaodianfu.com/hadoop.html Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算，HDFS提供了海量数据的存储。 M
主流的三大分布式计算系统：Hadoop，Spark和Storm
Flyer的后花园
10-26 5243
由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现，所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理，搭建自己的分布式计算系统。 　　Yahoo的工程师Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年合作开发了分布式计算系统Hadoop。后来，Hadoop被贡献给了Apache基金会，成为了Apache基金会的开源项目。Doug Cutting也成为Apa...
分布式计算平台 Hadoop 简介
m0_62249876的博客
01-10 1202
Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台，是一个用Java语言实现的Apache的开源软件框架，在大量计算机组成的集群中实现了对海量数据的分布式计算。其主要采用MapReduce分布式计算框架，包括根据GFS原理开发的分布式文件系统HDFS、根据BigTable原理开发的数据存储系统HBase以及资源管理系统YARN。
探索Pando Cloud：一个分布式计算平台的创新实践
最新发布
gitblog_00091的博客
03-29 421
探索Pando Cloud：一个分布式计算平台的创新实践 简介 是一个开源的、分布式的计算平台，它旨在提供一种高效、灵活且易于使用的解决方案，以处理大规模的数据处理和计算任务。该项目的目标是通过将云计算的能力带给每一位开发者，让复杂的并行计算变得简单易行。 技术解析 Pando Cloud 基于微服务架构设计，采用了容器化技术（如Docker）进行服务部署，确保了服务的隔离性和可移植性。它的核心组...
pyspark分布式计算平台介绍
08-18
pyspark是一个在Python中使用Spark进行分布式计算的平台。它是基于Spark的分布式计算框架，旨在提供可扩展的计算能力和处理大规模数据集的能力。使用pyspark，您可以利用Spark的分布式处理能力，并使用Python来编写和执行分布式计算任务。 一个pyspark项目可以包括多个方面的应用，比如文本分析和图/网络分析。在文本分析方面，您可以使用pyspark计算文本文件中出现的所有单词的PMI（点互信息）。而在图/网络分析方面，pyspark可以用于实现个性化推荐、社交网络分析等任务。 pyspark的分布式训练实现了数据并行。首先，数据会按行进行分区，以便可以对数百万甚至数十亿个实例进行分布式训练。然后，模型参数会被广播到各个计算节点，计算节点会对抽样得到的小批量数据进行梯度计算，并通过treeAggregate操作将梯度汇总为最终的梯度。最后，利用梯度更新模型权重。需要注意的是，当各节点的数据倾斜时，训练效率可能受到限制。 总之，pyspark是一个强大的分布式计算平台，可以用于处理大规模数据集和执行复杂的计算任务。它提供了Python编程接口，使得开发者可以方便地利用Spark的分布式处理能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [distributed-computing-pyspark:使用PySpark进行分布式计算](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42134338/16317119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [分布式机器学习原理及实战(Pyspark)](https://blog.youkuaiyun.com/qq_40877422/article/details/117675015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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