1. MapReduce介绍传统的关系型数据库中，只要你的数据是结构化的，你可以进行任何类型的查询。Apache Couch与此相反，它使用MapReduce（预定义的map和的reduce方法）进行查询。这种查询方式具有更好的灵活性，因为他们能适应各种类型的文档结构，并为每个文档索引独立计算和并行计算。这种将map和reduce结合使用的方式在CouchDB术语中称为“视图（View）”。与关系型...
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2015-06-27 21:29:36
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1GPU是什么 如图1所示，这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡，左下角是显卡，在中间的就是GPU芯片。显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的。 GPU计算能力非常强悍，举个例子：现在主流的i7处理...
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2015-06-22 08:41:52
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涉及到网格的数值计算中，边界条件的处理总是一个比较烦人的东西。一者，本来好好的逐格处理过程，到边界这里总是要中断一下，或者加两个if，或者for循环中要精心处理下标关系，以免混乱，动不动就给你来个数组越界。二者，并行计算的时候，最好的情况是所有网格统一处理。尤其是在CUDA编程中，代码中出现if很有...
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2015-06-20 22:04:51
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来自http://blog.csdn.net/iefreer/article/details/32715153
Spark基于这样的理念，当数据庞大时，把计算过程传递给数据要比把数据传递给计算过程要更富效率。每个节点存储（或缓存）它的数据集，然后任务被提交给节点。
所以这是把过程传递给数据。这和Hadoop map/reduce非常相似，除了积极使用内存来避免I/O操作，以使得迭代算法...
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2015-06-19 10:27:38
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有时我们需要查询大文本而不是数据库，这时就需要流式读入文件并实现查询算法，还要进行并行处理以提高性能。但JAVA本身缺少相应的类库，需要硬编码才能实现结构化文件计算，代码复杂且可读性差，难以实现高效的并行处理。
使用免费的集算器可以弥补这一不足。集算器封装了丰富的结构化文件读写和游标计算函数，书写简单代码就能实现并行计算，并提供了易用的JDBC接口。JAVA应用程序可以将集算器脚...
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2015-06-16 09:20:29
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并行计算复习第四篇 并行计算软件支撑：并行编程...
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2015-06-10 17:21:04
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问题来源 非常感谢@doctorwho的问题：
假如职业介绍所来了一批生产汽车的工作，假设生产一辆汽车任务是这样的：搭好底盘、拧4个轮胎、安装发动机、安装4个座椅、再装4个车门、最后安装顶棚。之间有的任务是可以并行计算的（比如拧4个轮胎，安装发动机和安装座椅），有的任务有前置任务（比如先装好座椅，才能装车门和顶棚）。让两组包工头组织两种类型的工作：将工人分成两种类型,即可并行计算的放在同一组...
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2015-06-09 17:18:12
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CUDA是NVIDIA的GPU开发工具，目前在大规模并行计算领域有着广泛应用。
windows平台上面的CUDA开发之前，最好去NVIDIA官网查看说明，然后下载响应的driver， ToolKits等等。
特别要注意：目标最高版本为CUDA7.0，仅支持64位系统（32位没法安装CUDA 7.0 Tool Kits），另外，VS编译平台最低要求是VS2010。 So,那些依然用VC6或者VS...
GraphLab介绍GraphLab 是由CMU（卡内基梅隆大学）的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架，框架使用C++语言开发实现。该框架是面向机器学习（ML）的流处理并行计算框架，可以运行在多处理机的单机系统、集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下。框架的设计目标是，像MapReduce一样高度抽象，可以高效执行与机器学习相关的、具有稀疏的计算依赖特性的迭代...
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2015-06-08 21:35:42
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