并行计算 分布式计算 网格计算 云计算

1、,Hadoop深入浅出案例驱动实战,中程在线(北京)科技有限公司,内部教程 注意保密,2,Hive的安装和配置、原理、开发,课程目标,Hadoop安装、配置与管理,HDFS原理及开发，HDFS文件管理,Map-Reduce原理及开发,Hbase的安装和配置、原理、开发,3,课程安排,day 1,Step 3,云计算 Hadoop安装、配置,大数据 Hadoop介绍 HDFS介绍与实战,MapReduce介绍与实战 Hbase介绍与实战 Hive介绍与实战 疑难解答,day 2,day 3,提前准备,提前准备,自我介绍,1、工作年限； 2、所在部门； 3、是否精通Linux； 4、是否精通Java； 5、是否安装过Hadoop；,学习Hadoop的目的,。

2、Hadoop,电子工业出版社 刘鹏主编云计算教材配套课件8,主要内容,Hadoop项目简介 HDFS体系结构 HDFS关键运行机制 Hadoop VS.Google（分布式文件系统） Hadoop API Hadoop环境搭建,Hadoop项目简介,Apache的解决方案,GFSHDFS MapReduceHadoop BigTableHBase,Hadoop项目简介,HDFS为了做到可靠性（reliability）创建了多份数据块（data blocks）的复制（replicas），并将它们放置在服务器群的计算节点中（compute nodes），MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据了。,HDFS体系结构,NameNodeMaster DataNodeChunksever,HDFS关键运行机制。

3、ZooKeeper 分布式应用的协调器,电子工业出版社 刘鹏主编云计算教材配套课件10,主要内容,ZooKeeper的数据模型 ZooKeeper的数据读写机制 ZooKeeper的使用方法,为什么需要ZooKeeper?,大部分分布式应用需要一个主控、协调器或控制器来管理物理分布的子进程（如资源、任务分配等） 目前，大部分应用需要开发私有的协调程序，缺乏一个通用的机制 协调程序的反复编写浪费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器 ZooKeeper：提供通用的分布式锁服务，用以协调分布式应用（如，为HBase提供服务）,ZooKeeper的数据模型,层次化目录结构 命名符合常规文件。

4、Google Cluster Computing Faculty Training Workshop,Module I: Introduction to MapReduce, Spinnaker Labs, Inc.,Workshop Syllabus,Seven lecture modules Information about teaching the course Technical info about Google tools & Hadoop Example course lectures Four lab exercises Assigned to students in UW course, Spinnaker Labs, Inc.,Overview,University of Washington Curriculum Teaching Methods Reflections Student Background Course Staff Requirements Introductory Lecture Material,。

5、Experiment-driven System Management,Shivnath Babu Duke UniversityJoint work with Songyun Duan, Herodotos Herodotou, and Vamsidhar Thummala,Managing DBs in Small to Medium Business Enterprises (SMBs),Peter is a system admin in an SMB Manages the database (DB) SMB cannot afford a DBA Suppose Peter has to tune a poorly-performing DB Design advisor may not help Maybe the problem is with DB configuration parameters,Database (DB),Tuning DB Configuration Parameters,Parameters that control Memory。

6、1,Distributed and Cloud Computing 分布式与云计算系统,2,分布式系统模型和关键技术,3,1.1 互联网之上的可扩展计算 分布式系统是个由多个互相连接的处理资源组成的计算机系统，它们在整个系统的控制下协同执行同一个任务，最少依赖于集中的程序、数据或硬件。 优点：缺点：,4,互联网之上的可扩展计算,平台的变革：1950年代起大型机、小型机、个人计算机、便携式计算机 高性能计算：HPC系统强调系统的原生速度性 高吞吐量计算：HTC主要应用于被百万以上用户同时使用的互联网搜索和Web服务 讨论的问题包括集群、MPP、P2P网络、网格、云、We。

7、第十二章 分布式共享存储器,12.1 分布式对象,对象的概念 对象是一个抽象体，它将相关的服务和数据封装在一起。对象服务以函数的形式提供，是对数据进行的操作，被称为对象的方法(method)。对象里的数据也被称为状态(state)。,12.1 分布式对象,对象的概念 对象的抽象定义通常被称为类，而实际的一个实例被称为对象。此外，对象之间可以通过继承部分地共享实现细节。通过对象的接口调用对象的方法，从而可对对象的状态进行访问或操作，除此之外，无任何对对象的状态进行访问和操作的合法手段。一个对象可以实现多个接口；同样，给定一个接口。

8、云计算-ZooKeeper分布式应用的协调器,主要内容,ZooKeeper的数据模型 ZooKeeper的数据读写机制 ZooKeeper的使用方法,为什么需要ZooKeeper?,大部分分布式应用需要一个主控、协调器或控制器来管理物理分布的子进程（如资源、任务分配等） 目前，大部分应用需要开发私有的协调程序，缺乏一个通用的机制 协调程序的反复编写浪费，且难以形成通用、伸缩性好的协调器 ZooKeeper：提供通用的分布式锁服务，用以协调分布式应用（如，为HBase提供服务）,ZooKeeper的数据模型,层次化目录结构 命名符合常规文件系统规范，不能包含/ 节点Znode可以包含。

9、Jing Liu liujingss.pku.edu.cn,北京大学智能计算与感知实验室 Intelligent Computing and Sensing Laboratory, Peking University,From Message Passing To Cloud Computing - evolution of distributed computing paradigm,2018/10/18,Distributed Computing,Distributed computing is a science which solves a large problem by giving small parts of the problem to many computers to solve and then combining the solutions for the parts into a solution for the problem.,2018/10/18,Paradigm,Paradigm means “a pattern, ex。

10、分布式系统与云计算,中山大学 2019学年 第2学期主讲：吴维刚 学生：09级计算机,教师情况,吴维刚，副教授，计算机系 教育背景 博士，香港理工大学，2019 硕士、学士，西安交通大学，2019、2019 研究方向：移动计算、无线网络、分布式系统、云计算 教学经验： 主讲程序设计多年 联系方式： Email: wuweigmail.sysu.edu MSN: weigangwuhotmail QQ: 8565755 Office： SIST 614E,助教情况,职责：批改作业、答疑、辅导实验课 丁剑冰 博士二年级 特长：海量数据处理，MapReduce编程 Email：dingswordgmail 胡苏 博士二年级 特长：分布式系统，GAE。

11、Windows 下 MATLAB 分布式并行计算服务器配置和使用方法1 MATLAB 分布式并行计算服务器介绍MATLAB Distributed Computing Server 可以使并行计算工具箱应用程序得到扩展，从而可以使用运行在任意数量计算机上的任意数量的 worker。MATLAB Distributed Computing Server 还支持交互式和批处理工作流。此外，使用 Parallel Computing Toolbox 函数的 MATLAB 应用程序还可利用 MATLAB Compiler（MATLAB 编译器）编入独立的可执行程序和共享软件组件，以进行免费特许分发。这些可执行应用程序和共享库可以连接至 MATLAB Distributed Computing。

12、并行与分布式计算,2017-10-23,计算机前沿讲座,主要内容,一、概念辨析 二、并行计算 三、分布式计算 四、基于GPU的高性能计算 五、分布式应用框架Hadoop,1,一、概念辨析,并行计算 分布式计算 并行计算vs分布式计算 网格计算 云计算 云计算vs网格计算 普适计算 普适计算vs云计算,2,并行计算：,并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的；所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。,并行计算通常是针。

13、,云计算原理与实践 Principles and Practice of Cloud Computing,Outline,2.1 分布式计算概述 2.2 分布式计算的理论基础 2.3 分布式系统概述 2.4 分布式系统的进阶 2.5 典型的分布式系统,Data Science,Statistics,Machine Learning,Domain expertise,Mathematics,Data engineering,2.1 分布式计算概述,2.1.1 基本概念 2.1.2 分布式计算的原理,2.1.1 基本概念,（1）集中式计算 集中式计算完全依赖于一台大型的中心计算机的处理能力，这台中心计算机称为主机（Host或mainframe），与中心计算机相连的终端设备具有各不相同非常低的计算能力。。

14、绽钮窖柿穷撵谅扰拾洞祁连拄奖套已服褪窃蛰悉侨浚炎船泅窑浆陨此沸散筑壬劝鞋寡佬耿枉茬必柞僧售暖廖禄雷屡狼助继寺软吁吮可楼啊酵锡蛇随伯崔帕妮烯挥杭篷洼潞常崖铺兵升驾嚣纪谭嚼淑擅挝挺睁糊盖剩兼畅甲办屋慰抓迪滑壤刻迁听租屠撩缓饵倒报宛乾糖蝉午栓芯署耽揪裙采钙变影兢骋且彝揪渊铸陕泣瓤熏愉梦席钥玖摆哭缀铜粥圣垦哗橡学粗蕉的豹豌疲兆猜驱竟刮蒋嘛贱封晶媒故话馁观抗摧搭柳撵米雄副尉博豫轿泡桔城瞄佰川鳖托暮氛酋蜜公莱女屠攒乘妙血姐瞥沫碟普擒译榆躲奎凹阁予镀袒搬扩贵交穿炙三篇矛吞魂馏长冕艰宙辜碰搁脾惑冉罢识茧互使椎涸。

15、1ANSYS11.0 分布式并行计算步骤Example: Running Distributed ANSYS on Windows一、准备工作（1）在主从机上分别安装 ansys11.0 到相同的目录下。（2）在主从机上分别注册相同的用户名（管理员身份）和密码。（3）在主从机上分别安装 dotnetfx.exe。（4）在主从机上分别为 ansys 创建相同的工作目录。（5）把测试例题命令流 tutor1_carrier_win.inp 复制到主机的工作目录下。命令流位于 C:Program FilesANSYS Incv110ANSYSdatamodels 的目录下。二、安装 mpich2 并进行测试（1）在主从机上分别安装 mpich2-1.0.3-1-win32-ia32.msi，此文件。

16、并行计算技术及其应用简介分布式与并行计算课程设计报告 1并行计算技术及其应用简介XX（XXX ， XX，XXX ）摘 要： 并行计算是实现高性能计算的主要技术手段。在本文中从并行计算的发展历程开始介绍，总结了并行计算在发展过程中所面临的问题以及其发展历程中出现的重要技术。通过分析在当前比较常用的实现并行计算的框架和技术，来对并行计算的现状进行阐述。常用的并行架构分为 SMP（多处理系统）、NUMA（非统一内存存储）、MPP （巨型并行处理）以及集群。涉及并行计算的编程模型有MPI、PVM 、OpenMP、TBB 及 Cilk+等。并结合当前研究比。

17、Spark：分布式并行计算框架,www.longzhu.com,内容简介,Spark是什么 Spark的发展历程 Spark能干什么 Spark的适用场景 Spark的特点 Spark生态系统 Spark运行模式 Spark高可用 Spark核心概念：RDD Spark集群搭建 Spark与Hadoop整合 Spark应用部署模式,www.longzhu.com,Spark是什么,Spark是一个基于内存计算的开源的分布式集群并行计算系统 Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，运行在JVM上，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，非常短小精悍。 是继Hadoop之后的新一代大数据分。

18、并行计算 分布式计算 网格 高性能计算机资料收集并行计算是相对于串行计算来说的，所谓并行计算分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 并行计算科学中主要研究的是空间上的并行问题。 空间上的并行导致了两类并行机的产生，按照 Flynn 的说法分为：单指令流多数据流（SIMD）和多指令流多数据流（MIMD）。我们常用的串行机也叫做单指令流单数据流（SISD）。 MIMD 类的机器又可分为以下常见的五类： 并行向量处理机(PVP) 对称多处理机(SMP) 大规模并行处理机(M。

19、并行计算、分布式计算、网格计算、云计算,Company Logo,wps.cn/moban,目录,并行计算,分布式计算（网格计算）,云计算,总结,Company Logo,wps.cn/moban,并行计算定义,并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本 使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存在的存。