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分布式计算有哪些模式?

云计算早期,简单来说就是简单的分布式计算,解决任务分配,合并计算结果。因此,云计算也被称为网格计算。通过这项技术,可以在短时间(几秒钟)内处理成千上万的数据,从而实现强大的网络服务。目前,云服务不仅仅是一种分布式计算,而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、冗余热备份和虚拟化等计算机技术混合演进和飞跃的结果。

(1)单机计算(集中式计算):与分布式计算相对应的一种计算模式,计算机不与任何网络互联,只使用计算机系统能够控制的资源。

(2)并行计算:并行计算或并行计算是相对于串行计算而言的。它是一种可以一次执行多条指令的算法,目的是通过扩大问题求解的规模来提高计算速度,解决大型复杂的计算问题。并行计算可以分为时间并行和空间并行。时间并行指的是流水线技术,空间并行指的是多个处理器并行执行计算。

(3)网络计算:通过网络将各种资源组合起来,实现资源共享、协同工作和联合计算,为各种用户提供基于网络的各种服务。

(4)点对点计算(p2p):点对点;每个用户既是客户端,也是服务器

(5)集群计算:在计算机中,集群使用多台计算机为用户形成单个高可用性系统。集群计算可以用来实现= =负载均衡= =,集群计算的倡导者建议,对于一个企业来说,集群在很多情况下可以实现99.999%的可用性。= =集群的主要思想之一是,对外界来说,集群就像一个独特的系统。

(6)网格计算:研究如何将一个需要巨大计算能力的问题分割成许多小的部分,然后将这些部分分配到多台计算机上进行处理,最后将这些计算结果组合起来得到最终的结果。将整个网络整合成一台巨大的超级计算机,实现计算资源和存储资源的全面共享。

(7)雾计算:在这种模式下,数据、(数据)处理和应用集中在网络边缘的设备中,而不是几乎全部存储在云中,这是云计算的扩展概念,由思科提出。“雾”因“云”而得名,源于“雾是更接近地面的云”这句话。像云计算一样,雾计算非常生动。云飞扬,高高在上,遥不可及,刻意抽象;但雾是现实的,贴近地面,就在你我身边。雾计算不是由功能强大的服务器组成,而是由各种性能更弱、更分散的功能计算机组成,渗透到工厂、汽车、电器、路灯以及人们物质生活中的各种用品中。

(8)边缘计算:边缘计算是指在靠近对象或数据来源的网络边缘侧,集成网络、计算、存储和应用核心能力,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时服务、数据优化、应用智能、安全和隐私保护等关键需求的开放平台。

(9)大数据计算:

① MapReduce: MapReduce是大规模数据集(大于1TB)并行操作的编程模型。“Map”和“Reduce”这两个概念,连同它们的主要思想,都是从函数式编程语言中借用来的,还有从向量编程语言中借用来的特性。程序员在分布式系统上运行程序非常方便,无需分布式并行编程。当前的软件实现是指定一个Map函数,将一组键值对映射成一组新的键值对,并指定一个并发Reduce函数,以确保所有映射的键值对共享同一个键组。

②流计算:实时计算;在传统的数据处理流程中,我们总是先收集数据,然后将数据放入数据库。当人们需要时,通过数据库查询数据,得到答案或进行处理。虽然这看起来很合理,但结果非常紧凑,尤其是在一些实时搜索应用环境中,像MapReduce这样的离线处理并不能很好地解决问题。这就产生了一种新的数据计算结构——流计算模式。= =它可以在变化的运动过程中实时分析大规模的流量数据,捕捉潜在有用的信息,并将结果发送到下一个计算节点。

③Spark:内存中的计算;Apache Spark是专门为大规模数据处理设计的快速通用计算引擎。Spark是一个类似Hadoop MapReduce的通用并行框架,由加州大学伯克利分校AMP实验室开放。Spark具有Hadoop MapReduce的优点。但是,与MapReduce不同的是,job的中间输出结果可以保存在内存中,因此不再需要读写HDFS,因此Spark可以更好地应用于数据挖掘、机器学习等需要迭代的MapReduce算法。租用服务器可咨询梦飞云idc了解。

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