基于Map和Reduce的并行计算模型——介绍MapReduce

今天的软件并行程序开发工具与硬件潜力之间存在着一个巨大的软件鸿沟。这些工具需要程序员手动干预以实现代码的并行化。编写并行计算程序需要对目标算法或应用程序进行深入研究，比传统的顺序编程更为复杂。程序员必须了解算法或应用程序的通信和数据依赖关系。本书提供了探索为特定应用程序编写并行计算程序的技术。

数据库技术的进步、数据挖掘应用的兴起、生物基因技术的不断发展以及历史数据规模的爆炸式增长, 都对高性能计算提出了更高的要求。虽然分布式系统可以部分解决大型计算问题, 但是其通信开销大、故障率高、数据存取结构复杂且开销大、数据安全性和保密性难以控制等问题依然存在。而计算机处理器, 特别是GPU技术的快速发展, 为高性能数据并行计算提供了新的解决方案。

当前，企业急需对海量数据进行统计分析。在分析不同的大数据处理方法后，认为并行计算架构是解决这一问题的最佳选择，并进行了性能测试和对比分析，为相关研究提供了重要参考。

Spark：超越MapReduce的并行计算引擎 诞生于加州伯克利大学AMP实验室的Spark，自2010年开源以来，迅速成为Apache基金会在大数据领域最活跃的项目之一。虽然Spark的根基建立在map-reduce算法模型之上，但它超越了Hadoop MapReduce的局限，成为一个通用的并行计算框架。Spark不仅继承了Hadoop的优势，还弥补了其性能短板，为大数据处理带来了革新。

并行计算是计算机科学中的一个关键领域，在大数据处理和高性能计算中发挥着重要作用。\"并行算法3.rar学习交流分享\"提供了深入学习并行算法的资源，可能包括书籍或课程讲义，由知名专家陈国良等撰写。深入探讨了并行算法的基础概念及其在多处理器系统中的应用，涵盖了并行计算模型、负载均衡、并行算法设计策略、数据划分与通信等关键内容。

MapReduce是Google提出的一种分布式计算模型，被广泛应用于大数据处理领域，特别是在Hadoop平台上。该模型将大规模数据处理任务分解为两个主要阶段：Map（映射）和Reduce（化简），从而实现并行处理，提升计算效率。Map阶段负责将输入数据集分割成小数据块，并由Map任务进行处理，通常用于数据预处理如解析、过滤和转换。Map任务输出键值对通过分区器按键划分，传递给Reduce阶段。Reduce阶段对Map输出的键值对进行聚合操作，如求和、计数或连接，生成最终结果。在Map和Reduce之间，通过Shuffle和Sort确保数据按键排序和聚集，以便Reduce正确处理。Hadoop的MapReduce框架包括JobTracker（现在为YARN）调度和监控任务，NodeManager执行Map和Reduce任务，DataNode存储数据，并支持容错机制。优化技巧包括使用Combiner函数减少数据传输量，合理设置Reducer数量平衡负载和内存使用。

这份文档介绍了如何在实验室建立分布式计算平台及其配置。初次分享资源，对操作还不太熟悉，敬请谅解。

了解并行计算原理并掌握 R 语言中进行多线程并行计算的操作步骤。

针对大规模数据集，提出了基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法。