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  1. 分布式计算框架MapReduce

  2. 本文来自于51cto，文章介绍了MapReduce是什么、MapReduce执行流程以及MapReduce1.x架构和MapReduce2.x架构等相关内容。MapReduce源自Google的MapReduce论文，论文发表于2004年12月。HadoopMapReduce可以说是GoogleMapReduce的一个开源实现。MapReduce优点在于可以将海量的数据进行离线处理，并且MapReduce也易于开发，因为MapReduce框架帮我们封装好了分布式计算的开发。而且对硬件设施要求不高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38654944

  1. 20分钟看懂大数据分布式计算

  2. 这是一篇科普性质的文章，希望能过用一个通俗易懂的例子给非计算机专业背景的朋友讲清楚大数据分布式计算技术。大数据技术虽然包含存储、计算和分析等一系列庞杂的技术，但分布式计算一直是其核心，想要了解大数据技术，不妨从MapReduce分布式计算模型开始。该理论模型并不是什么新理念，早在2004年就被Google发布，经过十多年的发展，俨然已经成为了当前大数据生态的基石，可谓大数据技术之道，在于MapReduce。在进入到分布式计算技术这个概念之前，我们要先回顾一下传统计算技术，为了使计算机领域的相关概

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38724349

  1. DistributedVolunteerComputing：使用志愿者计算对视频流执行深度学习分析。 志愿计算是一种分布式计算的形式，每个客户都可以随意加入和离开并请求处理。 每个客户将贡献一定数量的资源-源码

  2. 分布式志愿者计算 使用志愿者计算对视频流执行深度学习分析。 志愿计算是一种分布式计算的形式，每个客户都可以随意加入和离开并请求处理。 每个客户将贡献一定数量的资源。 该项目包含 --server.py-运行服务器进行分发和管理。 提供服务器的IP地址作为命令行参数。 --worker.py-在用户设备上运行客户端节点。 按此顺序提供服务器和客户端的IP地址作为命令行参数。 每个客户都是以工作人员身份开始的。 当用户需要请求处理时，请在终端中键入request。 当您要完成处理时（在实时流的

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    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_42120997

  1. 分布式计算开源框架Hadoop入门实践

  2. 一、分布式计算开源框架Hadoop实践在SIP项目设计的过程中，对于它庞大的日志在开始时就考虑使用任务分解的多线程处理模式来分析统计，在我从前写的文章《TigerConcurrentPractice--日志分析并行分解设计与实现》中有所提到。但是由于统计的内容暂时还是十分简单，所以就采用Memcache作为计数器，结合MySQL就完成了访问控制以及统计的工作。然而未来，对于海量日志分析的工作，还是需要有所准备。现在最火的技术词汇莫过于“云计算”，在OpenAPI日益盛行的今天，互联网应用的数据将

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：228352
    • 提供者：weixin_38709379

  1. 使用Linux和Hadoop进行分布式计算

  2. 本文内容包括：先决条件Hadoop架构HDFSHadoop应用程序Hadoop的其他应用程序结束语参考资料人们每天都依赖搜索引擎以从Internet的海量数据中找到特定的内容，但您曾经想过这些搜索是如何执行的吗？一种方法是Apache的Hadoop，它是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop的一个应用是并行索引InternetWeb页面。Hadoop是一个受到Yahoo!、Google和IBM等公司支持的Apache项目。本文将介绍Hadoop框架，并展示它为什么是最重要的基于

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_38678521

  1. 一种面向数字多媒体内容制作业务的分布式计算中间件

  2. 随着数字多媒体内容制作业务的增加，大数据量与运算密集的多任务计算越来越普遍。针对大规模用户在数字多媒体内容制作业务中对整合计算资源的迫切需求，本文设计与实现了一个面向数字多媒体内容制作业务的分布式计算中间件。该中间件自动的管理计算资源与计算任务，可以作为一个标准的组件应用于多种多媒体内容制作业务，通过复用该中间件，可以有效地简化分布式环境下实现多媒体内容制作业务的难度。该中间件已经被应用于一个多媒体内容制作平台，并实现了三个重要业务：集群渲染、特效合成、集群转码，有效地证明了该中间件的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：598016
    • 提供者：weixin_38509082

  1. dcfpe：项目Euler的分布式计算框架-源码

  2. dcfpe 欧拉项目的分布式计算框架 它是使计算机一起进行计算的工具。 pwd：235f 组件概述： C ++库允许您利用分布式环境进行计算。 Windows远程外壳程序允许您远程运行命令。 发展： 视窗 win7 64或以上 python 2.7 vs2013或更高版本（或win_toolchain 2013e含Chrome） 由vs2013构建 确保build.py中的os.environ ['GYP_GENERATORS'] ='msvs'和os.environ ['GYP_

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42111465

  1. 分布式计算-源码

  2. 分布式计算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42106299

  1. 从Storm和Spark学习流式实时分布式计算的设计

  2. 最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计，而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛。本来想就写Spark源码分析的文章吧。但是又想毕竟是决赛，要拿出一些自己的干货出来，仅仅是源码分析貌似分量不够。因此，我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来，形成此文。为什么要参考Storm和Spark，因为没有参照效果可能不会太好，尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说，可能通过对比，更能体会到每个具体实现背后的意义。本文对流式系统出现的背景，特点，数据HA，服务HA，节点间和计算逻辑间的消息传递，存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：357376
    • 提供者：weixin_38651468

  1. 分布式计算-源码

  2. 分布式计算

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42134143

  1. TensorDiffEq：基于Tensorflow的高效，可扩展的物理信息深度学习和科学机器学习，可用于多员工分布式计算-源码

  2. 高效且可扩展的物理信息深度学习 搭配为主PINN求解器和PDE发现方法之上分布式计算多工人。 如果需要，请使用TensorDiffEq： 一个无网格的PINN求解器，可以分布在多个工作程序（GPU）上以解决正向问题（推理）和逆向问题（发现） 可扩展域-迭代求解器构造允许ND时空支持包括对不带时间元素的ND空间域的支持 正向和反向PINN的自适应配置方法 直观的用户界面，可对变量域，边界条件，初始条件和强格式PDE进行明确定义 是什么让TensorDiffEq与众不同？ 完全开源 求解可解

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    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：836608
    • 提供者：weixin_42134144

  1. distributionComputingExamples：合肥大学分布式计算课程的示例代码-源码

  2. 分布式计算示例 1.简介与内容 1.1。 介绍 如今，分布式系统无处不在。 他们最突出的例子是托管万维网的互联网。 企业计算系统中的计算环境也经常分布，将不同的服务（从人力资源，财务部门到资产管理系统）互连在一起。 许多应用程序甚至都托管在云中。 最后，当今的大型工程和科学计算严重依赖集群以并行化其工作负载。 我的分布式计算讲座中讨论了这些主题。 在此存储库中，您可以找到我在课程中使用的实际示例。 1.2。 内容 在 在 上面的每个链接都将您带到一个包含一组示例的子目录。 每个子目录都有一个自

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    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：352256
    • 提供者：weixin_42141437

  1. fszmq：ZeroMQ分布式计算库的F＃绑定。 有关更多信息，请访问：-源码

  2. fszmq ZeroMQ分布式计算库的F＃绑定。 fszmq是用于ZeroMQ分布式计算库的MPLv2许可的F＃绑定。 它提供对ZeroMQ的2.1.x，3.2.x，4.0.x，4.1.x版本的完整绑定（注意：在4.0.0之前，每个绑定都是git中的一个单独分支，因为存在一些不兼容的区别）。 该库主要设计用于从F＃中使用。 但是，在可能的情况下，该库被设计为在被其他CLR语言（C＃等）使用时显得“友好”。 NuGet 可以fszmq库： PM> Install-Package fsz

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42127754

  1. 分布式计算软件平台-StarBus

  2. 北京火龙果软件工程技术中心90年代计算技术最引人注目的进展之一就是应用计算环境从集中走向分布。其间，Client/Server计算技术一度成为分布式计算的主流技术。在分布式Client/Server计算机系统的建立及应用系统的开发过程中，人们深刻地认识到系统集成是决定成败的关键因素之一。然而，当今企业计算的分布性、可扩展性和异构性等要求使Client/Server结构在大型企业和机构的分布式计算应用方面遇到了新的挑战。与此同时，随着分布对象技术和软构件技术的发展，各软件生产商和研究机构纷纷推出各

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：153600
    • 提供者：weixin_38619613

  1. IPDC：IPDC（行星际分布式计算）是一种分布式计算服务，一种点对点超媒体协议，可以使计算更快，开放且更具可扩展性-源码

  2. IPDC IPDC（行星际分布式计算）是一种分布式计算服务，一种点对点超媒体协议，可以使计算更快，更灵活，更可扩展。 抽象 IPDC是基于IPFS构建的去中心化计算系统（或服务）。 传统的是行星际分布式文件系统，用户可以快速轻松地将自己的计算机添加到IPFS环境中。 加入IPDC后，人们可以上传自己的文件（或目录），下载，同步...等等。 IPFS正在积极与进行集成，目标是成为链的存储（两个核心数据结构都是Merkle Dag）。 尽管IPFS具有高度前瞻性，但似乎大多数人的观点纯粹是在存

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42121272

  1. 瞬态：用于通用编程的完整堆栈，React式体系结构。 并发，并行性，事件处理，事务，多线程，Web和分布式计算的代数和一元可组合原语，具有完全的控制权反转（无回调，无阻塞，纯状态）-源码

  2. 瞬态：用于通用编程的完整堆栈，React式体系结构。 并发，并行性，事件处理，事务，多线程，Web和分布式计算的代数和一元可组合原语，具有完全的控制权反转（无回调，无阻塞，纯状态）

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：202752
    • 提供者：weixin_42151373

  1. Ballista：Rust中实现的分布式计算平台，由Apache Arrow支持-源码

  2. Ballista：Rust中实现的分布式计算平台，由Apache Arrow支持

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_42178963

  1. PowerJob：具有分布式计算能力的企业作业调度中间件-源码

  2. English | 是一个开源的分布式计算和作业调度框架，它使开发人员可以轻松地在自己的应用程序中调度任务。 有关详细信息，请参阅。 介绍 产品特点 友好的用户界面：提供了页面，开发人员可以管理任务，监视状态，在线检查日志等。 丰富的时序策略：支持四种时序策略，包括CRON表达式，固定速率，固定延迟和OpenAPI，它们使您可以定义自己的调度策略，例如延迟执行。 多种执行模式：支持四种执行模式，包括独立，广播，Map和MapReduce。 分布式计算资源可以在MapReduce模式下使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116701

  1. 使用Linux和Hadoop进行分布式计算

  2. 本文内容包括：先决条件Hadoop架构HDFSHadoop应用程序Hadoop的其他应用程序结束语参考资料人们每天都依赖搜索引擎以从Internet的海量数据中找到特定的内容，但您曾经想过这些搜索是如何执行的吗？一种方法是Apache的Hadoop，它是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop的一个应用是并行索引InternetWeb页面。Hadoop是一个受到Yahoo!、Google和IBM等公司支持的Apache项目。本文将介绍Hadoop框架，并展示它为什么是最重要的基于

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_38663169

  1. 光纤：简化了人工智能的分布式计算-源码

  2. 加入Fibre用户的电子邮件列表 纤维 简化AI的分布式计算 该项目是实验性的，API不稳定。 Fiber是用于现代计算机集群的Python分布式计算库。 它很容易使用。 Fiber使您可以编写在计算机群集级别上运行的程序，而无需深入研究计算机群集的详细信息。 很容易学习。 Fiber提供了与您熟悉的Python标准库相同的API。 如果您知道如何使用多重处理，则可以使用Fiber对计算机集群进行编程。 很快Fiber的通信主干网建立在基础上， 是一个高性能的异步消息传递库，可实现快速可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42103128
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