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并行计算与分布式计算
一直分不清
并行计算和分布式计算
的区别,望大虾指点。。。
答:
1、
并行计算
(Parallel Computing)是指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。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。2、
分布式计算
是一门计算机科学,它研究如何把...
什么是
并行计算
?什么是
分布式计算
答:
并行计算
(ParallelComputing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机
系统计算
速度和处理能力的一种有效手段。
分布式计算
会是一个比较松散的结构,并行计算则是各节点之间通过高速网络或其它总线之类的东西连接。因此并行计算一般在企业内部进行,而分布式计算可能会跨越局域网,或者直接部署在...
分布式计算与并行计算
的区别
答:
分布式计算
:比如你有100块砖头,需要分给10个人十次搬,第一次10个人搬完了才能进行第二次搬,依次类推,等第十次都搬完了再将10次结果串起来然后返回结果,这种方式的瓶颈是IO和节点之间的网络传输;
并行计算
:是把100块砖头分给10个人搬,10个人同时搬完并返回结果;两者区别:并行计算在效率上要优...
请问
并行计算和分布式计算
的区别和联系都是什么?
答:
首先,应用的场合和解决的问题不一样。
分布式计算
比较倾向于在计算寻找模式的东西,穷举暴力之类的计算。分布式的计算被分解后的小任务互相之间有独立性,节点之间的结果几乎不互相影响,实时性要求不高。而
并行计算
则比较倾向于一些海量数据进行分析处理的场合,每个节点的每一个任务块都是必要的,计算的结果...
分布式计算
的概念及框架
答:
MapReduce :是一种离线计算框架,将一个算法抽象成Map和Reduce两个阶段进行处理,非常适合数据密集型计算。Spark :Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的
并行计算
框架,Spark基于map reduce算法实现的
分布式计算
,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出...
大数据所谓的
分布式运算
是指什么?
答:
分布式计算
是一种计算方法,和集中式计算是相对的。分布式计算将该应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间,大大提高计算效率。分布式计算可以分为以下几类:传统的C/S模型。大数据(bigdata),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处...
异构
并行计算与分布式
并行计算的区别
答:
异构
并行计算与分布式
并行计算的区别:1、异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式,常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。异构计算用简单的公式可以表示为CPU+XXX。2、
分布式计算
,通过计算机网络连接起来,大任务下达的时候,将大任务分成若干个小任务,...
海量数据,
分布式计算
,
并行计算
,虚拟化与云计算的关系是怎样的?_百 ...
答:
分布式计算和并行计算
:并行计算偏科学领域,偏单用户,单请求,在配置多处理机的服务器下处理。分布式计算偏多用户,多请求,涉及多台服务器多个计算单元的分布式处理。分布式计算本身又分为两种,一种是单任务拆分,如mapreduce来实现;一种是多请求分布式调度,涉及到云计算paas 云计算中的云是相对于客户...
简述
并行计算
的概念
答:
按照数据通信方式,可以分为共享内存并行
和分布式
并行。共享内存并行是多个处理单元共享内存空间,通过读写共享的数据进行通信。
分布式并行
是每个处理单元拥有独立的内存空间,通过消息传递进行通信。3、
并行计算
的优势 并行计算具有高效性和可扩展性的优势。首先,并行计算能够将大问题划分为多个小问题,同时执行...
分布式并行计算
在工业大数据分析中的主要作用
答:
分布式并行计算
在工业大数据分析中的主要作用如下:1、分布式数据处理 在工业生产中,大量的数据需要被处理和分析。而传统的集中式数据处理方式,往往会导致
系统
出现瓶颈。而采用分布式数据处理技术,可以将数据分散到多个计算机中进行处理和分析,从而提高整个系统的响应速度和处理能力。2、分布式资源调度 在工业...
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