并行处理课件

2.14点对点通信

本节借助图形/图象变换中的实例程序，引入点对点通信机制实现并行。

例2.14.1

在分辨率为SIZE*SIZE(SIZE为2的幂)的黑白带灰度的显示屏幕上：左上角为坐标原点，Ｘ轴向下，Ｙ轴向右；０为白，１为黑。用NUMNODES(亦为2的幂，且

主进程：

for (I=0,row=0;I

send(row,Pi);/*消息发送语句1，把开始行号告诉第i台处理机*/

for (I=0;I

{ recv(oldrow,oldcol,newvalue,Pany);/*消息接收语句2，从处理机接收变换后的新值*/

temp_map[oldrow][oldcol] = newvalue;}/*开辟临时存储，暂存变换后的值*/

for (I=0;I

for (j=0;j

map[I][j]=temp_map[I][j]; }/*快速更新画面*/

从进程：

recv(row,Pmaster); /*消息接收语句1，接收开始行号*/

for (oldrow=row;oldrow<(row+SIZE/NUMNODES);oldrow++)

for (oldcol=0;oldcol

{newrow=oldrow÷16*16;

newcol=oldcol÷16*16; /* ÷是整除运算符*/

newvalue=map[newrow][newcol];

send (oldrow,oldcol,newvalue,Pmaster);} /*消息发送语句2，把一个象素点的变换结果返回主进程*/

程序中包含两个消息发送语句和两个消息接收语句，它们配成两对。

第一对，主进程里的消息发送语句1 “send(row,Pi)”，把一个行号row发送給第i个子进程（或称“从进程”）pi。通过循环语句：

for (I=0,row=0;I

从0号进程起，一直到NUMNODES-1号进程止，NUMNODES个进程无一遗漏。而交給它们的row并不相同：每当i上调1，row皆要跳过SIZE/NUMNODES，实为分摊給一个进程的工作量。结合子进程里的循环语句：

for (oldrow=row;oldrow<(row+SIZE/NUMNODES);oldrow++)

我们得知：屏幕被横向均分成NUMNODES份，每个进程承担由SIZE/NUMNODES个连行构成的一等份。而子进程里的消息接收语句1 “recv(row,Pmaster)”，则从主进程Pmaster那里获取一个行号作为起始行，计算它包含SIZE/NUMNODES个连行的那一份。

第二对，子进程里的消息发送语句 2 “send (oldrow,oldcol,newvalue, Pmaster);}”，把一个由平面直角坐标< oldrow,oldcol >标记的象素点，连带计算出的新图像值newvalue，向主进程Pmaster报告。通过双重循环语句：for (oldrow=row;oldrow<(row+SIZE/NUMNODES);oldrow++)

for (oldcol=0;oldcol

遍历该子进程的那一份。至于新值如何算出，则由双重循环体内的

newrow=oldrow÷16*16;

newcol=oldcol÷16*16; /* ÷是整除运算符*/

newvalue=map[newrow][newcol];

决定：把全屏等分为(SIZE/16)╳(SIZE/16)个16╳16的小正方形，任何一个象素点< oldrow,oldcol >，无论其原来的图像值如何，都向它所在的小正方形左上角看齐，即以左上角< oldrow÷16*16,oldcol÷16*16 >原来的图像值map[oldrow÷16*16][oldcol÷16*16]作为它的新值newvalue。此即所谓的“马赛克”效应。

程序中的临时存储temp_map，用来逐点收集新的图像值；待全屏新值到齐，集中地向显示缓冲区转移，以免变换过程的“不堪入目”。

设map的初值：map[i][j]=(i+j)/(2*(SIZE-1))； 0≦i,j

@

例2.14.2

在分辨率为SIZE*SIZE(SIZE为2的幂)的显示屏幕上，用NUMNODES(亦为2的幂，且。

主进程：

for (I=0;I

for (j=0;j

temp_map[I][j]=1;/*start values are all black*/

for (I=0;I

{ recv(oldrow,oldcol,newrow,newcol,Pany)/*old point moves to new one */

if !((newrow<0).OR.(newrow>=SIZE).OR. (newcol<0).OR.(newcol>=SIZE))

temp_map[newrow][newcol]=map[oldrow][oldcol];}

for (I=0;I

for (j=0;j

map[I][j]=temp_map[I][j]; }/*update bitmap after finishing the whole calculation*/

从进程：

for (oldrow=m_get_myid();oldrow

for (oldcol=0;oldcol

{newrow=oldrow+delta_x; /*shift in x direction*/

newcol=oldcol+delta_y; /*shift in y direction*/

send (oldrow,oldcol,newrow,newcol,Pmaster);}

跟前例不同，其中仅含一个“发送－接收”对。为什么？因为无论申请了多少个子进程，实际又分配到多少个子进程，均约定第i个子进程就从第i行开始，然后每次跳过子进程总数NUMNODES。所以，尽管本例依然按行分割，但每个子进程加工的行不再连片。

每当一个老的点计算出它的新位置后，立即借助发送语句：

send (oldrow,oldcol,newrow,newcol,Pmaster);

向主进程汇报，而主进程则借助接收语句：

recv(oldrow,oldcol,newrow,newcol,Pany)；

登记计算结果。由于本例的图形/图像变换是位移，产生出界问题。仅在新

位置不出界，即：

(newrow<0).OR.(newrow>=SIZE).OR.(newcol<0).OR.(newcol>=SIZE)为

“假”的条件下，才会真正登记进“草稿纸”：

temp_map[newrow][newcol]=map[oldrow][oldcol];

跟前例一样，计算全部完成后从“草稿纸”集中写入显示缓存；跟前例又

不一样，本例的“草稿纸”即temp_map，不仅避免画面杂乱无章，而且保

护原始数据：一个点未被移走之前，不让别的点移入，以免该点的原信息丢失。因此，它对前例是可省的，对本例却是不可或缺的。

2.15 并行程序设计

从1945年起，当各类串行计算机和各种串行程序设计语言涌现在人们面前时，人们面临过串行程序设计的挑战。串行程序设计的困难携手应用领域的膨胀，导致软件危机如火山般喷发，逼迫人们耗费大量人力物力去探索程序设计的自动化。对此，人们记忆犹新。“前车之鉴，乃后车之师。”如今，当各类并行计算机和各种并行程序设计语言涌现在我们面前时，我们该如何去走跟串行相应的旅程呢？为了避免并行时代的软件危机，让我们借助对比法揭示并行与串行的实质差异。

如图 2.17所示，假定我们在用也许淡忘了的框图法编写串行的1280项A(1:1280)求和程序。

例2.15.1 A(1:1280)串行求和

和数S清零

↓

否

┌——→还有未加项吗？—————→出口S=∑A(i)

｜

↓是

取下一项

↓

加进S里

｜

└┘

图2.17 串行求和框图

其中最上面的那一框，实现为赋值语句：

S = 0

其余各框实现为循环语句：

DO I = 1 , 1280

S = S + A(I)

ENDDO @

不难想象，上述步骤本质上是翻译：从汉语翻译成FORTRAN语言。跟英语专家把莎士芘亚全集译成中文，或者汉语专家把中国四大名著译成英文雋然而异，此翻译过程基本不含创造性，分工为程序员的“简单”劳动。

下面，让我们把它并行化。

例2.15.2 A(1:1280) 在“银河-1”上并行求和

S = 0

DO I = 1 , 1280

S = S + A(I) /* 忽略循环开关门的开销，共1+1280次运算*/ ENDDO

依据加法的结合律：

( a + b ) + c = a + ( b + c )

硬件的向量长度，乃系统一次运算的最大并行度。我们可以按照“银河-1”硬件的向量长度128，把这1280个加法运算切成10等份：先加A(1+128*0:128+128*0) 共128个

再加A(1+128*1:128+128*1) 共128个

.

.

.

再加A(1+128*8:128+128*8) 共128个

再加A(1+128*9:128+128*9) 共128个

10排，每排128个，从而转换为二重循环：

S = 0

DO I = 0 , 9

DO J = 1 , 128

S = S + A(128*I+J) /* 仍然1+128*10次*/

ENDDO

ENDDO

再依据加法的交换律：

( a + b ) + c = ( a + c ) + b

颠倒循环次序:

S = 0

DO J = 1 , 128

DO I = 0, 9

S = S + A(128*I+J) /* 先竖加，后横加，次数未变*/

ENDDO

ENDDO

外层循环能够改造成向量并行形式：

S = 0

B(1:128) = 0

DO I = 0, 9

B(1:128) = B(1:128) + A(1+128*I:128+128*I)

ENDDO

DO J = 1 , 128

S = S + B(J) /* 12+128 = 140次*/

ENDDO

在向量长度128的“银河-1”上，速度提高9倍多。@

为了展示并行中的智力，我们尚可深入地挖掘其并行的潜力。

例2.15.3 A(1:1280)求和的并行效益最大化。

以上我们取机器向量寄存器的长度128分排，由向量长度的最大化推测并行效益也会最大化。其实不然：由于最后的那个串行次数会随并行长度同时达到极值，一涨一消，效益有某种程度的相抵。于是，效益或许还有提高的空间：在缩小最后的那个串行次数，因而同时又减小了并行长度的情况下，程序的表现如何呢？

记最后的那个串行次数亦即向量运算的长度为x , 1 ≤ x ≤ 128。于是，等分排数等于：

y = ∪(1280/x)

“∪”为“向上取整”函数。程序变成：

S = 0

B(1:x) = 0

DO I = 0, y-1

B(1:x) = B(1:x) + A(1+x*I:x+x*I)

ENDDO

DO J = 1 , x

S = S + B(J)

ENDDO

忽略循环开关门的开销，总的运算次数n等于：

2+y+x = 2+x+∪(1280/x)

不是一个解析函数，微积分的极值学说对它无用武之地。让我们回避非整除的诸多麻烦（比如扩张A、难求极值），令x递减地取2的幂：x = 128, n = 140

x = 64, n = 86

x = 32, n = 74

x = 16, n = 98

.

.

.

推得A(1:1280)在分段无零头的限制下，在“银河-1”（对于硬件向量长度不小于32的机器，尽然）上最优的并行求和程序：

S = 0

B(1:32) = 0

DO I = 0, 39

B(1:32) = B(1:32) + A(1+32*I:32+32*I)

ENDDO

DO J = 1 , 32

S = S + B(J)

ENDDO

较之串行，加快17倍多。@

人是宇宙中最复杂的并行体（之一？）：当我们上班从事各行各业的活动时，我们的呼吸系统、消化系统、血液循环系统、排泄系统、…，都在并行不悖地工作着。人体生理学家揭示：人体的这些并行活动，都是在下意识的层面上进行的；而在有意识——即思维的层面上，一个时刻人脑只能“想”一件事，成语“一心不可二用”正是此意。“一心不可二用”，亦即“一心只可一用”，所以，人的思维机制是串行的。把例2.15.1跟例2.15.2与例2.15.3对比，前者用串行语言描述串行思维，（相对而言）轻而易举；后二者用并行语言描述串行思维，又要确保其正确无误（迄今为止，高性能计算处理的皆为关系国计民生的重大课题！），须费九牛二虎之力，也就可想而知了。

《数据相关性理论》应运而生，将为我们提供发掘细粒度并行潜力的强大工具。

并行处理技术习题2012

1、针对PVP，SMP，MPP，DSM，COW五种并行结构，指出每一种结构的2 个独特特性（独特特性指在任何其它模型中没有）。 2、写出三个可扩展定律的加速比：固定工作负载加速比、固定时间加速比和受 限于存储器加速比。 Ch2： 1、比较超标量处理器和超流水线处理器。 2、就指令系统规模、指令格式、寻址方式以及每条指令周期数5个方面，比较RISC和CISC 处理器的指令系统。 Ch3： 1、比较WI，WU，WT，WB。 2、从存储器结构的角度列出MIMD的详细分类。

1、对于n维带环立方体(CCC，Cube-Connected Cycles)、具有N个结点的完全二叉树(Binary Tree)网络和具有N个结点的二维网格（2D Mesh），填写下列空格： 2、请画出用2×2开关(switch)和均匀洗牌拓扑连接(Perfect Shuffle)的8×8 Omega (?) 网络。

Ch5&Ch6： 1、专用机群和非专用机群比较。 2、如图为一个共享磁盘的双结点机群，假定只有结点会发生故障，且每个结点的可用性为99%。系统中其他部分（如：互连结构和共享的RAID磁盘）为100%可用。另外假定当一个结点发生故障时，将它的工作负载转移到其他结点上所用的时间为0。 a.如果忽略预期关机时间，机群的可用性为多少？ b.如果机群每月要用1小时维护，其可用性是多少？ Ch7: 1、比较SIMD，MIMD，SPMD，MPMD四种执行方式。 2、在以下的代码中，进程P向进程Q发送包含在变量M中的一个消息，Q将此消息接收到它的变量S中： 进程P 进程Q M = 10; S = -100; Send M to Q; Receive S from P; M = 20; X = S + 1; Output（X）； 试分别在同步、锁定和非锁定方式下，分析可能的结果（X的可能值）。

TMS320C55xDSP并行处理技术分析与应用(精)

TMS320C55x DSP并行处理技术分析与 应用 TMS320C55x DSP并行处理技术分析与应用 类别：单片机/DSP TMS320C55x DSP是一种高性能的数字信号处理器，其强大的并行处理能力能够进一步提高其运算能力。本文介绍了C55xDSP的内核结构以及用户自定义并行指令时必须遵守如下3条并行处理基本规则，并介绍了6种典型的并行处理应用。利用本文介绍的方法使用并行处理能力将有效提高程序执行效率，同时降低系统功耗。 德州仪器公司(TI)的TMS320C55x(简称C55x)DSP内核是在 TMS320C54x(简称C54x)基础上开发出来的，并可以兼容C54x的源代码。C55x 的内核电压降到了1V，功耗降到0.05mW/MIPS，是C54x的1/6。C55x的运行时钟可以达到200MHz，是C54x的两倍，再加上C55x在C54x结构上作了相当大的扩展，程序执行时可以大量采用并行处理，这样使得C55x的实际运算能力可以达到300MIPS以上。 C55x DSP已越来越多地应用于各种手持便携终端当中。以下我们将通过详细介绍C55x的CPU内核结构，讨论其并行处理技术的应用。 C55x DSP内核结构 C55x DSP是一款采用改良型哈佛结构，高度模块化的数字信号处理器拥有比普通DSP更为丰富的硬件资源，能够有效提高运算能力。其内核结构如图1所示，整个处理器内部分为5个大的功能单元：存储器缓冲单元(M单元)、指令缓冲单元(I单元)、程序控制单元(P单元)、地址生成单元(A单元)和数据计算单元(D单元)，各个功能单元之间通过总线连接。C55x DSP中有1条32位程序数据总线(P总线)，1条24位程序地址总线(PA总线)，5条16位的数据总线(B、C、D、E、F总线)和5条24位的数据地址总线(BA、CA、DA、EA、FA总线)。这种高度模块化的多总线结构使得C55x DSP拥有超强的并行处理能力。 M单元主要管理数据区(包括I/O数据区)与中央处理器(CPU)之间的数据传送，使得高速CPU与外部相对低速的存储器之间在吞吐量上的瓶颈可以得到一定程度的缓解。 I单元从程序数据总线接收程序代码，并将其放入指令缓冲队列(IBQ)中，然后利用指令译码器将指令缓冲队列中的程序代码进行译码，最后再将译码后的指令送给P单元、A单元、D单元进行处理。 P单元主要是通过判断是否满足条件执行指令的条件来控制程序地址的产生，达到控制程序流程的目的。程序控制单元中还含有程序控制寄存器、循环控制寄存器、中断寄存器和状态寄存器等硬件寄存器。通过循环控制寄存

流水线与并行处理技术

流水线与并行处理 1. 概述 流水线技术导致了关键路径的缩短，从而可以提高时钟速度或采样速度，或者可以在同样速度下降低功耗。在并行处理中，多个输出在一个时钟周期内并行地计算。这样，有效采样速度提高到与并行级数相当的倍数。与流水线类似，并行处理也能够用来降低功耗。 考虑3阶有限冲激响应（FIR ）数字滤波器： y(n) = ax(n) + bx(n-1) + cx(n-2) （1-1） 其框图实现示意图如图1所示： 图1 一个3阶FIR 滤波器 关键路径（或者处理一个新样点所需要的最小时间）由1个乘法与2个加法器时间来限定。如果T M 是乘法所用的时间，T A 是加法操作需要的时间，T sample 是采样周期，则必须满足： T sample ≥ T M + 2T A （1-2） 因而，采样频率（f sample ）（也称为吞吐率或迭代速率），由下式给出： f sample ≤ A M T T 21 （1-3） 流水线采用沿着数据通路引入流水线锁存器（本人理解是寄存器）的方法来减小有效关键路径（effective critical path ）。并行处理提高采样频率是采用复制硬件的方法，以使几个输入能够并行的处理，而几个输出能够在同一时间产生出来。 2. FIR 数字滤波器的流水线 其流水线实现是通过引入两个附加锁存器而得到的，如图2所示：

图2 流水线FIR滤波器，其中垂直虚线代表一个前馈割集关键路径现在由T M + 2T A减小为T M + T A。在这种安排下，当左边的加法器启动当前迭代计算的同时，右边的加法器正在完成前次迭代结果的计算。 必须注意到，在一个M级流水线系统中，从输入到输出的任一路径上的延时原件数目是（M-1）,它要大于在原始时序电路中同一路径上的延时元件数。虽然流水线技术减小了关键路径，但是它付出了增加迟滞（latency）的代价。迟滞实质上是流水线系统第一个输出数据的时间与原来时序系统第一个输出数据时间相比的滞后。流水线技术缺点：增加了锁存器数目和增加了系统的迟滞。 下面要点需要注意： （1）一个架构的速度（或时钟周期）由任意两个锁存器间、或一个输入与一个锁存器间、或者一个锁存器与一个输出间、或输入与输出间路径中最长的路径限定。 （2）这个最长的路径或“关键路径”可以通过在架构中适当插入流水线锁存器来减小。 （3）流水线锁存器只能按照穿过任一图的“前馈割集（feed-forward cutset）”的方式插入。 割集：割集是一个图的边的集合，如果从图中移去这些边，图就成为不相连的了。 前馈割集：如果数据在割集的所有边上都沿前进的方向移动，这个割集就称为前馈割集。

大数据处理技术ppt讲课稿

大数据处理技术ppt讲课稿 科信办刘伟 第一节Mapreduce编程模型： 1.技术背景: 分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题：分布式并行计算是大数据（pb）处理的有效方法，编写正确高效的大规模并行分布式程序是计算机工程领域的难题。并行计算的模型、计算任务分发、计算机结果合并、计算节点的通讯、计算节点的负载均衡、计算机节点容错处理、节点文件的管理等方面都要考虑。 谷歌的关于mapreduce论文里这么形容他们遇到的难题：由于输入的数据量巨大，因此要想在可接受的时间内完成运算，只有将这些计算分布在成百上千的主机上。如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误？所有这些问题综合在一起，需要大量的代码处理，因此也使得原本简单的运算变得难以处理，普通程序员无法进行大数据处理。 为了解决上述复杂的问题，谷歌设计一个新的抽象模型，使用这个抽象模型，普通程序员只要表述他们想要执行的简单运算即可，而不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节，这些问题都被封装了，交个了后台程序来处理。这个模型就是mapreduce。 谷歌2004年公布的mapreduce编程模型，在工业、学术界产生巨大影响，以至于谈大数据必谈mapreduce。 学术界和工业界就此开始了漫漫的追赶之路。这期间，工业界试图做的事情就是要实现一个能够媲美或者比Google mapreduce更好的系统，多年的努力下来，Hadoop（开源）脱颖而出，成为外界实现MapReduce计算模型事实上的标准，围绕着Hadoop，已经形成了一个庞大的生态系统 2. mapreduce的概念： MapReduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。 mapreduce成功的最大因素是它简单的编程模型。程序员只要按照这个框架的要求，设计map和reduce函数，剩下的工作，如分布式存储、节点调度、负载均衡、节点通讯、容错处理和故障恢复都由mapreduce框架（比如hadoop）自动完成，设计的程序有很高的扩展性。所以，站在计算的两端来看，与我们通常熟悉的串行计算没有任何差别，所有的复杂性都在中间隐藏了。它让那些没有多少并行计算和分布式处理经验的开发人员也可以开发并行应用，开发人员只需要实现map 和reduce 两个接口函数，即可完成TB级数据的计算，这也就是MapReduce的价值所在，通过简化编程模型，降低了开发并行应用的入门门槛，并行计算就可以得到更广泛的应用。 3.mapreduce的编程模型原理 开发人员用两个函数表达这个计算：Map和Reduce，首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合，然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值，就完成了大数据的处理，剩下的工作由计算机集群自动完成。 即：(input) ====> map(k1,v1) ->list(k2,v2) ===> combine---> => reduce(k2,list(v2)) ->list(v2) >(output)

并行处理技术与并行计算机

并行处理技术与并行计算机 [摘要]：本文从计算机的体系结构和软件系统两方面阐述了并行处理技术的主要技术，并介绍了并行计算机发展的现状和趋势。 [关键词]：并行处理，并行计算机 [ABSTRACT]:In this paper,we summarize the primary technology of parallel processing from two aspect--------architecture and software,and we also introduce the status in quo and trend of parallel computer. [KEYWORDS]:Parallel Processing;Parallel Computer; 引言 计算机系统发展到今天,其性能价格已经极大的满足了多数人的需要,VLSI技术的发展使得计算机系统的性能得以飞速的提高..单处理机系统提高运算速度的主要途径是体系结构和电路工艺上的改进.结构上包括流水线结构,向量处理和指令级并行性的开发等,它只能把速度提高大约十倍,电路上的新材料还未成熟,而微小化几乎要接近极限. 在80年代中期,美国科技政策署就提出了巨大挑战(Grand Challenges)的任务,其中的气候模拟,半导体模拟,受控核聚变研究,海洋环流等需要大量复杂计算的问题都需要运算速度比现有的系统高的多的超级计算机. 早在80年代初,各种16/32位的高性能微处理机的并行机系统就出现了,并行处理技术以其高性能,广大的发展潜力,必将成为21世纪制造高性能计算机的关键计算.对并行处理技术的研究包括了并行机硬件和并行软件系统.本文将在这两方面进行探讨,最后说明目前并行计算机的一些发展概况及趋势. 并行处理技术 1.并行机的体系结构 对于计算机系统，存在着几种不同的分类法。本文将根据并行计算机的基本结构特点，分成以下四种结构：传统的向量并行机VPP，多处理机MP，工作站机群NOW及大规模并行处理机MPP。 1.1VPP传统的向量并行机 向量机已经使用了十几年，到现在，其编译技术日益成熟，适用范围逐步扩大。向量机发展到现在，已经遇到了严重的障碍，主要有三个方面：首先，它的效率取决于应用程序中可向量化语句所占的比例。仅仅采用向量流水技术，加速比不会很高。另一方面，提高向量机性能的主要途径是加快主频，而现在主频的再提高潜力不大。其次，向量机主要开发低层次的并行性，而低层次的并行有一定的限度。最后是它的可伸缩性。复杂度不允许连接太多的处理机。 一些主要的向量机有CD C7600,Cyber205,ETA-10,CRAY1,CRAY YMP/C90,Fujitsu VP200VP500,NEC的SX-3等。 1.2多处理机MP

大数据处理关键技术教学教材

在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？ 大数据环境下的数据处理需求 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。 传统的数据处理方法是以处理器为中心，而大数据环境下，需要采取以数据为中心的模式，减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方法，已经不能适应大数据的需求！ 大数据的处理流程包括哪些环节？每个环节有哪些主要工具？ 大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异，主要区别在于：由于大数据要处理大量、非结构化的数据，所以在各个处理环节中都可以采用MapReduce等方式进行并行处理。 大数据技术为什么能提高数据的处理速度？ 大数据的并行处理利器——MapReduce 大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理，对数据一致性要求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。

MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理，将处理任务分配到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型，MapReduce还降低了开发并行应用的门槛。 MapReduce是一套软件框架，包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。 MapReduce的工作原理其实是先分后合的数据处理方式。Map即“分解”，把海量数据分割成了若干部分，分给多台处理器并行处理；Reduce即“合并”，把各台处理器处理后的结果进行汇总操作以得到最终结果。如右图所示，如果采用MapReduce来统计不同几何形状的数量，它会先把任务分配到两个节点，由两个节点分别并行统计，然后再把它们的结果汇总，得到最终的计算结果。 MapReduce适合进行数据分析、日志分析、商业智能分析、客户营销、大规模索引等业务，并具有非常明显的效果。通过结合MapReduce技术进行实时分析，某家电公司的信用计算时间从33小时缩短到8秒，而MKI的基因分析时间从数天缩短到20分钟。

分布式计算机并行处理技术英文翻译

A MODERN COURSE ON PARALLEL AND DISTRIBUTED PROCESSING Lubomir Ivanov Department of Computer Science Iona College 715 North Avenue New Rochelle NY 10801 tel.: 914-633-2342 email: livanov@https://www.wendangku.net/doc/b513204102.html, 摘要 在发展和并行计算系统的使用LED为训练有素的专业人员提供的硬件和软件方面的并行和分布式计算的飞速发展，知识的需要。本课程旨在帮助学生准备工作要求的给他们的实践经验与并行计算机另外，本课程强调软件基本联系计算机科学与其他学科如生物学生物化学，物理学和天文学，使用并行计算是平凡的。 I 简介 并行计算，多年来被视为一个纯粹的学术努力，逐渐成为现代主流的计算有很多原因的必要性：目前的微处理器技术似乎是最后到达极限的时钟速度，CPU可以操作与合理的冷却经典的并行计算技术，如SIMD已重新在上下文中的通用微处理器的另一方面的迅速发展，生物化学，物理学和天文学的急剧增加，需要更强大的计算平台的建模和模拟复杂的现实世界的现象和过程的新的领域如生物计算浸没在计算机科学与其他学科之间的界限，要求更大的广度和深度的知识和这些技能包括技术从业人员深入了解并行计算从硬件和软件的角度来看D只能通过丰富的实践工作经验的并行系统和项目。 准备这样受过高度训练的专业人士能够设计、实施和运行并行系统的软件和硬件水平的计算机科学课程必须包括一个覆盖面更广的并行计算在他们的课程，传统的课程作为选修课教并行计算是老年人或研究生课程通常包括典型的并行计算的历史概述主要的建筑方法历史意义的机加上一个简短的介绍各种不同的并行编程范式在现代并行体系结构和并行编程需要这样的治疗的主体是不够的同时学习ILLIAC IV和Cray YMP可能是有趣的从研究的角度设计的多样性决定，在这些早期的体系结构没有准备的学生适应现代的并行处理本文对平行轮廓上级本科课程的结构和内容，分布式计算，重点主要集中在并行和线程编程得到充分接触到现代的并行体系结构和理论课围绕基于目前感兴趣的问题，科学界的这些项目都是由使用支持线程的语言学生实施了一些比较大型的项目，现代技术（如Java）和并行编程库，如消息传递接口（MPI）除了开发并行算法的思想和编程技巧的学生学会估计他们的软件的预期的性能，通过分析其算法的运行时间的数目作为一个功能各种类型的过程的物理处理器和互连网络的通信能力，学生熟悉一些关键的现代并行体系结构研究CE某些方面的分布式操作系统的开发和理解映射虚拟流程，以最大限度地提高性能的机器的底层物理硬件的问题。 在本文余下的部分中，我们列出了需要并行和分布式计算的讨论的一个基本分类的并行体系结构和软件考虑一些现代的潮流并行计算和提出我们的并行和分布式计算过程的细节。

Oracle数据库并行处理技术详解

Oracle数据库并行处理技术是数据库的一项核心技术，它使组织能够高效地管理和访问TB级的数据。如果不能提供高效的Oracle数据库并行处理技术，这些大型数据库（通常用于数据仓库但也越来越多地出现在业务系统中）将不会存在。 简而言之，并行处理就是利用多个CPU和I/O资源来执行单个数据库操作。尽管现在每个主要的数据库供应商都声称可以提供并行处理能力，但每个供应商所提供的体系结构其实存在关键的差异。 本文讨论Oracle 9i并行处理的体系结构，并说明于在实际应用中其相对于其它体系结构的优越性。需要着重指出的是，Oracle9i并行处理体系结构的主要优点在于它能在任何情况下完全利用底层硬件基础架构——每个处理器单元、每个内存字节以及所有可用的I/O带宽。本白皮书还讲述Oracle 并行处理组件与其它关键业务组件（例如：Oracle RealApplication Cluster）的无缝集成。 Oracle数据库并行处理技术简介 现在的数据库，无论是用于数据仓库、操作数据存储(ODS)或OLTP 系统，都包含丰富的信息。然而，由于其中涉及海量数据，及时查找和展示信息是一个巨大的挑战。Oracle数据库并行处理技术能够解决这一挑战。使用Oracle数据库并行处理技术，数分种内（而非数小时或数天）就可以处理数TB级的数据。Oracle数据库并行处理技术通过利用所有可用的硬件资源取得这样的高性能：多个CPU、多个I/O通道、多个存储阵列和磁盘驱动器，以及大量的内存。数据库软件越能有效地利用所有这些资源，处理查询和其它数据库操作就越有效。 此外，现在的数据库应用的复杂性大大都增强了，不仅需要支持大量并发用户，而且需要管理不同类型的用户。因此，一个并行查询体系结构不仅应该确保底层硬件平台的所有资源都得到充分利用，而且应该更进一步，将这些资源适当地分配给多个并发请求。很显然，支持CEO的战略决策的请求比执行批处理报表更加重要，并行查询体系结构应该能够处理这些商务要求：不仅基于请求自身，而且应该基于发出请求的人以及当前可用的系统资源的数量来做出动态的分配。 Oracle9i 的并行处理体系结构能够全面满足这些要求，Oracle9i的体系结构不仅提供业界领先的高性能，而且是唯一可以自适应和动态调整的。 Oracle9i 的并行处理体系结构充分利用每种硬件投资――SMP、群集或MPP的优势——在任何时间保证最佳的吞吐量和连续的、优化的系统使用量。 Oracle9i 数据库根据可用资源、请求优先级和实际系统负载控制来平衡所有并行操作。 Oracle数据库并行处理技术并行化设计策略——静态与动态 并行处理的思想就是将单个任务分解为多个更小的单元。不是通过一个进程完成所有工作，而是将任务并行化而使多个进程同时在更小的单元上运行。这可以极大地提高性能和最佳地利用系统。然而，并行处理的最关键部分是如何作出将单个任务分成更小的工作单元的正确决策。 典型地，有两种方法用于实现数据库系统的并行处理。主要区别在于是否需要进行物理数据布局，将静态的数据分区作为并行处理的前提。 Oracle数据库并行处理技术之通过物理数据分区的静态并行——不共享 在纯不共享数据库体系结构中必须将数据库文件在多计算机系统的节点上进行分区才能进行并行处理。每个节点拥有一个数据子集，拥有节点使用单一进程或线程，以独占方式执行对此数据子集的所有访问。数据访问不能在分区内并行。（有时，也用术语“虚拟处理器”来代替节点。“虚拟处理器”是在SMP计算机上模拟不共享节点的一种机制。为了简单，在讨论不共享体系结构时，我们将统一使用“节点”作为术语）。换句话说，纯不共享系统使用分区或受限访问方法在多个处理节点间划分工作。节点对数据所有权的改变相对少见——为了适应业务需求的改变而进行的数据库重组、添加或删除节点以及节点故障是所有权更改的典型原因。这种数据所有权的改变对纯不共享系统而言总是意味着要进行人工管理。