图计算引擎

深入探讨 Spark 计算引擎的核心原理，并提供实用的性能优化策略，帮助读者更好地理解和应用 Spark。 Spark 核心概念 弹性分布式数据集 (RDD): Spark 的核心抽象，表示分布在集群中的不可变数据集合，支持多种并行操作。 有向无环图 (DAG): Spark 将用户程序转化为 DAG，表示计算任务之间的依赖关系，实现任务的并行执行。 执行器 (Executor): 负责执行 Spark 任务的进程，运行在集群的各个节点上。 Spark 性能优化 数据序列化优化: 选择合适的序列化库，减少数据传输开销。 数据分区优化: 合理设置分区数量，平衡数据分布，避免数据倾斜。 内存管理优化: 调整内存分配比例，减少磁盘 I/O 操作。 代码优化: 使用高效的算子，避免不必要的 shuffle 操作。 总结 通过理解 Spark 的工作原理，并采用相应的优化策略，可以显著提升 Spark 应用程序的性能和效率。

Symbol计算图执行 在深度学习框架中，Symbol计算图是一种表示计算过程的图结构。在执行阶段，需要绑定具体数据到占位符上，才能进行实际计算。

Matlab编程实现了几种计算EXIT图的方法。

这里提供了使用matlab编写的双目图像处理代码，能够有效地恢复场景的景深图，已经经过实际验证，供大家参考使用。

基于 Apache Spark，整合了来自互联网以及阿里云 EMR 智能团队研发的 JindoSpark 项目的实践经验，从多个维度阐述 Spark 的优化策略，并深入剖析其背后的实现原理，帮助读者在理解 Spark 运行机制的基础上进行性能调优。

《Apache HugeGraph计算引擎：深度解析与应用实践》介绍了Apache HugeGraph 1.0.0版本的图数据库系统，特别强调其高性能、可扩展的特点。该版本包含了HugeGraph-Computer模块，是为大规模图计算设计的分布式框架，支持多种复杂的图算法和自定义编程，通过优化稳定性和API改进，为开发者提供了强大的图分析和处理能力。

这里提供了使用Matlab实现双目图像恢复场景深度图的代码，已经验证可行，供大家参考。

在Matlab开发中，实现常见的柱状图距离计算，兼容PDIST接口。

使用Spark和GraphX进行大规模图计算和图挖掘的指南，详细讲解如何利用Spark技术处理图数据。涵盖了基本概念、操作方法以及实际应用，帮助用户高效地处理大规模图数据。

大规模图数据的高效计算方法探索 多种算法详解