微软正在研究开发的允许编程人员利用计算机集群（Cluster）或者数据中心运行数据并行处
原创
2022-09-04 07:43:17
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1背景介绍现今分布式计算框架像MapReduce和Dryad都提供了高层次的原语，使用户不用操心任务分发和错误容忍，非常容易地编写出并行计算程序。然而这些框架都缺乏对分布式内存的抽象和支持，使其在某些应用场景下不够高效和强大。RDD(Resilient Distributed Datasets弹性...
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2014-11-22 14:54:00
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昨天看了S4与Storm的设计，再结合之前对Microsoft的Dryad的了解，感觉有些共性是需要明确的。 在MapReduce这种“分裂－合并”模型出世之前，我们都采用“一层计算”的方式。比如统计“What I Have Done”这句话中每个词的出现频度。因为这种问题
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2024-01-25 18:12:39
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背景 MapReduce现在基本已经成为分布式并行编程框架的Bible，很多分布式计算引擎的实现[Hadoop][CIEL][Twister][Transformer][MR-mpi][Phoenix][Dryad]都将MapReduce作为一个核心的编程模型。MapReduce编程模型是什么？ 很多人都认为MapReduce只有这样两个过程构成：Map过程：Map(k1,v1) →&n
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2024-05-13 14:17:02
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微软首席架构师Yaniv Pessach谈微软大数据COSMOS(中文意思是宇宙)宇宙是微软内部大数据分析平台。 COSMOS宇宙是由分布式计算组件（有点相当于Hadoop的Map/Reduce了使用微软Dryad的解决方式，它（不像的map-reduce）同意计算随意DAG。
COSMOS宇宙支持类似SQL的语法（类似于HIVE/PIG），包含分布式存储组件（与HDFS）;整体而言，宇宙提供了
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2017-06-22 15:23:00
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现在，科技界已经有一款发展火速的开源版MapReduce：Apache的Hadoop项目。微软至少有一个部门正在操纵Hadoop，而且为其进献代码。现在微软推出自己的产品并不令人奇异，因为Hadoop事实?下场是开源项目。
微软在部落格中浮现，已经揭晓了Dryad平台以及DryadLINQ编程说话的“社区手艺预览”。 DryadLINQ被用于在该平台上构建应用。与Go
原创
2010-12-22 09:15:15
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RDD简述 （简单介绍一下DPark的特点、优缺点，适用范围，和其他一些计算框架比较等） DPark是Spark的Python实现版本，所以其具有与Spark相同的优缺点以及适用范围，这里只做简单介绍，详细可以参考Spark官方网站。 Spark最核心的概念是RDD，近年来，有关集群运算的编程框架和模型例如MapReduce, Dryad等正在被大量运用于处理不断增长的数据量，这些系统具有容错
1背景介绍现今分布式计算框架像MapReduce和Dryad都提供了高层次的原语，使用户不用操心任务分发和错误容忍，非常容易地编写出并行计算程序。然而这些框架都缺乏对分布式内存的抽象和支持，使其在某些应用场景下不够高效和强大。RDD(Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集)模型的产生动机主要来源于两种主流的应用场景：Ø 迭代式算法：迭代式
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2024-08-01 09:02:31
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本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第3章，第3.1节,作者:高彦杰 第3章 Spark计算模型创新都是站在巨人的肩膀上产生的，在大数据领域也不例外。微软的Dryad使用DAG执行模式、子任务自由组合的范型。该范型虽稍显复杂，但较为灵活。Pig也针对大关系表的处理提出了很多有创意的处理方式，如flatten、cogroup。经典虽难以突破，但作为后继者的Sp
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2024-05-17 05:52:53
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Spark计算模型标签（空格分隔）： sparkSpark依靠Scala强力的面向函数的编程、Actor通信模式、闭包、容器、泛型，借助统一资源分配调度框架Mesos，融合了MR和dryad，形成了简洁灵活高效的大数据分布式框架。为什么要用spark？因为有时候需要同时处理的数据量太大，超过了一台电脑所能承受的量，或者是有些计算过于复杂，计算时间过久，这种人等计算机的状态是难以接受的，于是要用分布
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2023-08-04 19:16:01
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SDN网络将大数据转化为信息资本核心提示：在过去的几年里，企业已经纷纷认识到大数据中蕴藏着海量有价值的信息这一事实。供应商都开始狂热地致力于开发大数据分析新技术，如Hadoop Map/Reduce、Dryad、Spark和HBase，以便有效地将这些数据转换成有价值的信息资本。而这一趋势无疑将受益于另一种新技术的出现：软件定义的网络（SDN）。在过去的几年里，企业已经纷纷认识到大数据中蕴藏着海量
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精选
2013-12-18 15:18:50
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简介Mesos是一个在多个集群计算框架中共享集群资源的管理系统，它提高了集群资源利用率，避免了每个计算框架数据复制。通过分布式两层调度模型实现了细粒度的资源分配：由Mesos决定为每个框架提供多少资源，框架决定接受哪些资源，以及把计算任务分配到哪里去执行。问题与方案2010年代计算框架百花齐放，相继出现MapReduce[1]、MPI、Dryad、Pregel等。很明显，新的集群计算框架还会不断涌
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2024-07-16 11:23:08
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无论是工业界还是学术界，都已经广泛使用高级集群编程模型来处理日益增长的数据，如MapReduce和Dryad。这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度、容错以及负载均衡，使得大量用户能够在商用集群上分析超大数据集。大多数现有的集群计算系统都是基于非循环的数据流模型。从稳定的物理存储（如分布式文件系统）中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的DAG，然后写回稳定存储。DAG数据流图能够在
在当今企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据将挑战企业的存储架构、数据中心的基础设施等，也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。未来企业会将更多的TB级（1TB=1024GB）数据集用于商务智能和商务分析。到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35.2ZB（1ZB=10亿TB）。大数据正在彻底改变IT世界。10月几大科技巨头的举动使更多人意识到所谓的高科技泡沫——即“大数据”正在无限的膨胀。微软与Hortonworks合作开发Hadoop早在今年2月，微软的HPC开发团队就公布了被称为“Dryad”的分布式计算平台。这也标志
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2011-11-09 08:30:00
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