转自：伪·计算机科学家|真·码农 首先介绍一个简单粗暴，非常实用的工具，就是 multiprocessing.Pool。如果你的任务能用 ys = map(f, xs) 来解决，大家可能都知道，这样的形式天生就是最容易并行的，那么在 Python 里面并行计算这个任务真是再简单不过了。举个例子，把每 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-07-08 13:23:56
阅读次数：
126
对于CPU密集型的程序，可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类，通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大，对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。 4、 针对循环的优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-07-06 22:34:34
阅读次数：
235
Map-Reduce本身并不是算法；而是一种处理模式；因为在大数据分布式这种场景下，处理数据运算和单机版不同；需要协同多台机器，并行计算；于是有了map-reduce这种模式，map阶段是数据处理，在各个机器上面进行并行计算，可以算作是对于数据的一个过滤+计算过程，对于需要计算的数据进行收集（map ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-06 22:33:37
阅读次数：
199
一、goroutine简介 goroutine是go语言中最为NB的设计，也是其魅力所在，goroutine的本质是协程，是实现并行计算的核心。goroutine使用方式非常的简单，只需使用go关键字即可启动一个协程，并且它是处于异步方式运行，你不需要等它运行完成以后在执行以后的代码。 二、goro ...
分类：
编程语言 时间：
2018-07-06 11:23:07
阅读次数：
274
群集群集表示大量服务器的集合体，以区分于单个服务器。通常只提供一个访问入口（域名或者IP地址），对外表现为一个整体。群集的三种类型：负载均衡群集：以提高应用系统的响应能力，尽可能处理更多的访问请求、减少延迟为目标，获得高并发、高负载的整理性能。例如，DNS轮询、应用层交换、反向代理。高可用群集：以提高应用系统的可靠性、尽可能地减少中断时间为目标，确保服务的连续性，达到高可用的容错效果。例如，故障切
分类：
其他好文 时间：
2018-06-24 15:03:04
阅读次数：
175
本来Cuda用的挺好，为了Apple，放弃Cuda，改投OpenCl。好不容易OpenCl也算熟悉了，WWDC2018又宣布了Metal2，建议大家放弃OpenCl，使用Metal Performance Shaders。 Apple是一个富有“革命性”创新力的公司，很多创新，会彻底的放弃原有的积累 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-06-15 16:15:03
阅读次数：
974
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。 RDD包含很多分区，由一系列分区构成，一个分区构成一个逻辑分片 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-06-06 22:08:33
阅读次数：
254
Matlab提供了功能强大的并行计算工具箱。该工具箱的一大特点是向用户隐藏了代码的实际运行环境。按照一定编程范式编写的并行代码，既可以在本地运行（类似于多线程），也可以在网络上的计算机集群上运行。 点击matlab界面左下角的parallel pool，可以设置本地运行环境的属性，比如启用的work ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-31 02:50:59
阅读次数：
230
1、Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上，能提供大规模分布式数据存储资源的同时，也提供了大规模的并行化计算资源。 2、Hadoop生态系统 3、MapReduce并行计算框架 MapReduce并行计算框架是一个并行化程序执行系统。它提供了一个包含Map和Reduce两个阶段的 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-16 00:46:15
阅读次数：
375
MapReduce是Google的一项重要技术，它首先是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算，通常采用的处理手法就是并行计算。但对许多开发者来说，自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大，而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型，它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-16 00:31:21
阅读次数：
142
