高性能计算集群hp 使用什么集群软件
越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。
而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键所在。
关于Hadoop “大数据”是松散的数据集合,海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。
大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。
而Hadoop则是Apache发布的软件架构,用以分析PB级的非结构化数据,并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。
Hadoop使得对大数据处理成为可能,并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。
如果能够进行实时处理或者接近实时处理,那么其将为许多行业的用户提供强大的优势。
Hadoop是基于谷歌的MapReduce和分布式文件系统原理而专门设计的,其可在通用的网络和服务器硬件上进行部署,并使之成为计算集群。
Hadoop模型 Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元,以能够被查询处理。
同一个节点的计算资源用于并行查询处理。
当任务处理结束后,其处理结果将被汇总并向用户报告,或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。
为了最大限度地减少处理时间,在此并行架构中,Hadoop“movesjobstodata”,而非像传统模式那样“movingdatatojobs”。
这就意味着,一旦数据存储在分布式系统之中,在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时,如访问本地数据,在数据处理过程中,各节点之间将只有一个本地查询结果,这样可降低运营开支。
Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力,提供对大型数据集查询并生成结果。
在结构上,Hadoop主要有两个部分: Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块,并将其存储在多个节点之内,以提供容错性和高性能。
除了大量的多个节点的聚合I/O,性能通常取决于数据块的大小——如128MB。
而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。
MapReduce引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作,采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务,然后分配给各个TaskTrack节点,并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示):Hadoop系统有三个主要的功能节点:客户机、主机和从机。
客户机将数据文件注入到系统之中,从系统中检索结果,以及通过系统的主机节点提交分析工作等。
主机节点有两个基本作用:管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储,以及管理Map/Reduce从机节点的任务跟踪分配和任务处理。
数据存储和分析处理的实际性能取决于运行数据节点和任务跟踪器的从机节点性能,而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。
从节点通常有多个数据块,并在作业期间被分配处理多个任务。
部署实施Hadoop 各个节点硬件的主要要求是市县计算、内存、网络以及存储等四个资源的平衡。
目前常用的并被誉为“最佳”的解决方案是采用相对较低成本的旧有硬件,部署足够多的服务器以应对任何可能的故障,并部署一个完整机架的系统。
Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。
采用DAS主要有三个原因,在标准化配置的集群中,节点的缩放数以千计,随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高,简单配置和部署个主要的考虑因素。
随着极具成本效益的1TB磁盘的普及,可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。
这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境,如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。
有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器,其中数据节点大约1-2TB,名称控制节点大约在1-5TB之间,具体如下图所示:来源:BradHedlund,DELL公司 对于大多数的Hadoop部署来说,基础设施的其他影响因素可能还取决于配件,如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。
上一代的CPU和内存等硬件的选择,可根据符合成本模型的需求,采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。
采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。
万兆以太网对Hadoop集群的作用 千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。
使用较大的数据块大小,例如,如果一个节点发生故障(甚至更糟,整个机架宕机),那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复,这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽,进而使得整个集群性能下降。
在拥有成千上万个节点的大型集群中,当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时,在系统正常运行过程中,某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。
每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。
如果四者之中的任意一个性能相对较差的话,那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。
添加的CPU和内存组建,将影响存储和网络的平衡,如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率,减少结果,并在...
有没有人用过景行锐创软件的高性能计算软件?
图1显示了一网状 HPC 系统。
在网状网络拓扑中,该结构支持通过缩短网络节点之间的物理和逻辑距离来加快跨主机的通信。
尽管网络拓扑、硬件和处理硬件在 HPC 系统中很重要,但是使系统如此有效的核心功能是由操作系统和应用软件提供的。
HPC 系统使用的是专门的操作系统,这些操作系统被设计为看起来像是单个计算资源。
正如从图1和图2中可以看到的,其中有一个控制节点,该节点形成了 HPC 系统和客户机之间的接口。
该控制节点还管理着计算节点的工作分配。
对于典型 HPC 环境中的任务执行,有两个模型:单指令/多数据 (SIMD) 和多指令/多数据 (MIMD)。
SIMD在跨多个处理器的同时执行相同的计算指令和操作,但对于不同数据范围,它允许系统同时使用许多变量计算相同的表达式。
MIMD允许HPC 系统在同一时间使用不同的变量执行不同的计算,使整个系统看起来并不只是一个没有任何特点的计算资源(尽管它功能强大),可以同时执行许多计算。
不管是使用 SIMD 还是 MIMD,典型 HPC 的基本原理仍然是相同的:整个HPC 单元的操作和行为像是单个计算资源,它将实际请求的加载展开到各个节点。
HPC 解决方案也是专用的单元,被专门设计和部署为能够充当(并且只充当)大型计算资源。
高性能与高可信软件的理论与方法方向怎么样
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1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库(费用很高)IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库(费用较高)Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市(费用一般)QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。
前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
请问网格计算的具体意思
什么是网格? 网格是继传统因特网、Web之后的第三次互联网浪潮,可以称之为第三次因特网的应用。
传统因特网实现了计算机硬件的连通,Web实现了网页的连通,而网格则试图实现互联网上所有资源的全面连通,其中包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等。
简单地讲,网格是把整个因特网整合成一台巨大的超级计算机,实现各种资源的全面共享。
当然,网格并不一定非要这么大,也可以构造地区性的网格,如中关村科技园区网格、企事业内部网格、局域网网格,甚至家族网格和个人网格等等。
网格根本的特征不是它的规模,而面是资源共享,消除资源孤岛。
最“正统”的网格研究起源于美国政府过去十年来资助的高性能计算机科研项目。
这类研究的目标是将跨地域的多台高性能计算机、大型数据库、贵重科研设备(电子显微镜、雷达阵列、粒子加速器、天文望远镜等等)、通信设备、可视化设备和各种传感器等整合成一个巨大的超级计算机系统,支持科学计算和科学研究。
这方面的代表性研究工作包括美国国家科学基金资助的NPACI、“国家技术网络”(NTG)、分布式万亿次级计算设施(DTF),美国能源部的ASCI Grid,以及欧盟的Data Grid等。
作为一种新技术,目前研究人员对网格研究重点和内容的认识也不尽相同。
有人把网格看成是未来互联网技术,称为“下一代因特网”、“Internet2”、“下一代Web”等;还有一类研究的侧重点是智能信息处理,它关注的是如何消除信息孤岛和知识孤岛,实现信息资源和知识资源的智能共享,常见的名词包括语义(Semantic Web)、知识管理(Knowledge Management)、知识本体(Ontology)、智能主体(Agents)、信息网格、知识网格、一体化智能信息平台等;企业界的研究大多集中尽量利用现有的Internet/Web技术,将因特网上的资源整合成一台超级服务器,有效地提供内容服务、计算服务、存储服务、交易服务、内容分发(Contents Delivery)、电子服务(e-service)、实时企业计算(Real-Time Enterprise Computing,简称RTEC)、分布式计算、Peer-to-peer Computing、万维网服务(Web Services)等名词都属于这一范畴。
企业界的网格相关研究开发工作中,最重要的就是Web服务。
目前,一些业界巨头已经就几个底层标准协议达成共识,包括XML、SOAP、WSDL、UDDI等。
与“正统”的网格研究不同,Web服务的重点是产品开发,其相关产品可望在今明两年在市场上开始普及。
作者:(中国科学院计算机所所长李国杰院士) 分析:什么是网格 它会产生20万亿的产业吗 《计算机世界》记者 高丽华 周蓉蓉 当产业界和学术界都在为网格而痴狂的时候,国内大多数计算机用户却对“网格”为何物都“真的不知道”,不少人甚至前所未闻。
摆在中国IT产业面前的一个现实是,有着“突破性创新”和巨大商业前景的网格技术,在全球范围还处于起步阶段,大家的水平都差不多。
为此,无论用户还是厂商,都不应当满足于已经熟悉了的“网络”,还应当关注“网 络”前头的“网格”。
11月8日,由中国人民大学信息学院主办、微软亚洲研究院协办的“网格主题日”研讨会上,一位用户代表上台说的第一句话就是“会前有人问我网格是怎么回事,我说我不知道,真的不知道”。
台下顿时笑声一片。
这并非个别现象。
在记者就网格计算(Grid Computing)进行采访的时候,发现相当多用户都“真的不知道”网格为何物。
即或听说过这个概念的,也往往想当然地把它划进“高精尖”设备和精英业务的行列,与自己既无缘也不相干。
一些媒体对网格的解释也“模模糊糊”,语焉不详,甚至说法不一。
与此形成鲜明对照的是, IT专家和厂商们说起网格来却激情燃烧、如数家珍、成胸在握。
他们称网格是继Internet和Web之后的第三次信息技术浪潮,它的兴起将再次改写计算机应用的历史。
有的还信誓旦旦,说这一变革是近在咫尺的事情,网格计算在2004~2005年就将形成气候。
如果情况真如专家们所说的那样,那么上述两支队伍——用户队伍和专家厂商队伍——就到了需要交流和碰撞的时候了,因为“网格最后是用户的,是由用户来决定的,不是由厂商来决定的”(中科院李国杰院士)。
这种交流对用户队伍而言,将是一种“启蒙”和“激发”;对专家厂商队伍而言,则是实现网格产业化的必经之途。
只有二者联起手来,才可能迎来中国网格发展的真正商机。
何为网格? 有趣的是,即便那些热切谈论着“上网”行将被“上网格”所取代的专家们,谈起“网格”这个问题来也缺少统一的“话语”。
接受采访的专家中,有说网格是一种技术的,有说网格是一种标准的,有说网格是一种方法(实现资源共享的方法)的,有说网格是一种中间件的,还有说网格是一种高级计算的……不一而足。
专家们尚且如此,用户们对此“说不清楚”,自然更是情有可原的事情了。
推动中国国家网格(China National Grid,简称CNGrid)的“863计划高性能计算机及其核心软件专项”组成员钱德沛教授就此认为,出现这种“混乱”并非坏事,也没什么可奇怪的。
一方面,网格毕竟还是个成长中的...
形容越野车好的句子。
比如:这辆车外形高大…
展开全部 计算机技术领域拥有三个硕士点:计算机系统结构,计算机软件与理论,计算机应用技术。
计算机系统结构是计算机技术的重要研究方向之一,以并行处理、高性能计算机及容错计算、计算机设计、VLSL大规模集成电路和软件的故障诊断和测试等诸方面的研究成果在国内外有相当影响。
研制出了自强2000高性能计算机系统,在集群式高性能计算机系统领域内处于国际先进水平是上海高校网格技术E-研究院的依托单位。
多次主持或参与主持国际重大学术会议和全国性学术会议。
计算机软件与理论学科以数据库和知识库、软件工程、信息管理系统及决策支持系统为主要研究方向。
在国内外著名刊物和学术会议上发表大量学术论文,其中不少论文被Engineering Index和Science Citation Index 检索,出版过许多教材和著作。
计算机应用技术专业是上海市重点建设学科,研究方向紧密联系计算机发展的最新热点以及上海市计算机行业的重点发展方向,在国内外公司与企业的支持下,成立了多媒体研究开发中心等。
计算机学院所开设的课程能很好地反映目前国内外计算机技术的发展水平,培养的学生具有扎实的计算机系统知识和从事计算机软、硬件开发能力以及独立进行科学研究工作的能力。
学院有博士生导师9人,教授14余人,副教授30余人。
在读本科生1500多人,在读研究生近200人。
承担了国家自然科学基金、国防科工委、上海市科委等重要科技项目及大量的企事业委托项目,多次获得部、市科技进步奖。
本领域面向企事业单位,招收具有丰富工程实践经验的技术人员,进一步加深计算机基础理论,拓宽专业面,增强适应性,提高工作能力,培养既懂其他专业知识,又具有扎实的计算机系统知识和计算机应用开发能力的高层人才。
一. 主要研究方向1.并行处理2.高性能计算3.容错计算4.计算机网络5.数据库与数据挖掘6.信息管理系统与决策支持系统7.多媒体技术及应用8.计算机网络9.人工智能与知识处理 计算机系统结构计算机系统结构是计算机科学与技术的重要专业。
本专业研究计算机系统结构的新理论、新技术及其应用。
本专业的主要研究方向包括网格计算、高性能计算与并行处理、容错计算、光计算机系统、嵌入式系统等。
本专业培养具有扎实的计算机硬件、软件基础理论知识,能够从事计算机系统结构研究与应用开发的高级专门人才。
一.研究方向01. 网格计算02. 高性能计算与并行处理03. 容错计算04. 光计算机系统计算机软件与理论本专业以软件工程、软件开发方法、数据库和数据挖掘、知识工程、算法设计与分析为主要研究方向。
所设课程反映计算机软件的多个领域的最新发展水平和趋势,培养学生具有扎实和宽广的软件专业基础知识以及独立进行研究与开发的能力。
本专业研究力量强,学术梯队结构合理;先后承担了多项国家技术攻关项目、国家自然科学基金、国防科工委及上海市重大科技项目等;获得过多项部、上海市级科技进步奖。
在国内外著名刊物和学术会议上发表大量学术论文,部分被SCI、EI和ISTP收录。
出版过多本教材和著作,主办过重要的国际学术会议。
在有关研究方向上联合培养了一批外国留学生。
一.研究方向01. 软件工程02. 软件形式化方法03. 数据库与数据挖掘04. 知识工程 05. 算法设计与分析计算机应用技术计算机应用技术是上海市重点建设学科,本专业紧密联系计算机发展的最新热点以及上海市计算机行业的发展方向,开展与国民经济发展密切相关的计算机应用技术研究。
本专业自1978年开始招收研究生,主要研究方向为人工智能与知识处理、多媒体技术及应用、图形学与CAD、 计算机网络以及计算机信息管理系统。
本专业拥有有影响力的学术梯队和多媒体研究开发中心以及智能学习信息处理研究室。
本专业所设课程反映计算机系统及应用的各个领域的当前国内外先进水平,旨在使学生掌握坚实的专业基础和宽广的知识面。
本专业承担了国家自然科学基金、上海市科委的重要项目及大量的企事业委托项目,多次获得部、市科技进步奖。
在国内外发表论文260余篇,经费充裕。
本专业还与国内外多所大学签有学术交流、联合培养研究生的协议。
一.研究方向01. 人工智能与知识处理02. 多媒体技术及应用03. 图形学与CAD04. 计算机网络05. 计算机信息管理系统
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网格计算整合大量异构计算机的闲置资源(如计算资源和磁盘存储等),组成虚拟组织,以解决大规模计算问题。
对云计算而言,其借鉴了传统分布式计算的思想。
通常情况下,云计算采用计算机集群构成数据中心,并以服务的形式交付给用户,使得用户可以像使用水、电一样按需购买云计算资源。
从这个角度看,云计算与网格计算的目标非常相似。
但是云计算和网格计算等传统的分布式计算也有着较明显的区别:首先云计算是弹性的,即云计算能根据工作负载大小动态分配资源,而部署于云计算平台上的应用需要适应资源的变化,并能根据变化做出响应;其次,相对于强调异构资源共享的网格计算,云计算更强调大规模资源池的分享,通过分享提高资源复用率,并利用规模经济降低运行成本;最后,云计算需要考虑经济成本,因此硬件设备、软件平台的设计不再一味追求高性能,而要综合考虑成本、可用性、可靠性等因素。