GPU并行计算与Hadoop能够很好地统一结合架构不？

文章讲的是ParallelX助力在GPU上运行Hadoop任务,在面对大规模计算密集型算法时,MapReduce范式的表现并不总是很理想.为了解决其瓶颈,一支小型创业团队构建了名为ParallelX的产品--它将通过利用GPU的运算能力,为Hadoop任务带来显著的提升. ParallelX的联合创始人Tony Diepenbrock表示,这是一个"GPU编译器,它能够把用户使用Java编写的代码转化为OpenCL,并在亚马逊AWS GPU云上运行".它的最终产品是一项与亚马逊Elas

Hadoop 平台在金融银行业的应用架构 薛强彦 一.金融银行业现状 随着我国金融银行业的发展和网络通信基础设施水平的提高,金融银行业信息化已经逐渐普及,但是随着互联网技术和应用的飞速发展,许多新兴的支付方式不断涌现,金融银行业的数据信息量也在快速增长,相关业务数据量急剧上升,金融银行业即将进入大数据时代. 由于关系型数据库先天性不足,巨大的数据量会对传统的关系型数据库模式带来巨大的压力.因此,目前金融银行业采取的普遍应对策略是:1.增加核心系统的机器性能和存储空间,提高业务数据处理能力;2.备

Hadoop集群环境下的网络架构的设计与优化 冯力 杨凯 杨帆 大数据时代,研究大数据的IT厂商把研究重心放在优化大数据系统软件架构.优化业务逻辑.优化数据分析算法.优化节点性能等方向,而忽略了大数据环境基础设置中网络环节的评估和优化.本文介绍了思科公司在Hadoop集群环境下的网络架构设计与优化经验.大数据Hadoop环境网络特性Hadoop集群中的各节点通过网络连接起来,而且MapReduce中的以下过程会在网络中传输数据. Hadoop集群环境下的网络架构的设计与优化

HDFS简介 &http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/37954.html">nbsp;     HDFS有着高容错性(fault-tolerant)的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序. 1.  HDFS有以下几个主要特点: 处理超大文件:存储的一个超大文件可以达到数GB级.数T

过去数年,大数据开源生态圈完成了从无到有的转变,时下更是各种技术框架林立--从收集到处理,一直到数据可视化和储存,每个点都或多或少存在多个不同的替代方案.那么,在这个Hadoop已经不是唯一的时代,企业又该如何选择开源大数据技术,来架构一个稳定可靠的大数据平台? 2016年10月27日,特邀请了kyligence创始人兼CEO韩卿 & 阿里云技术专家曹龙与大家一起共同探讨这个问题,点击这里直接报名. Hadoop老矣? 对于大数据玩家来说,Hadoop绝不陌生,正式立项于2006年,Doug C

:今年的Teradata Partners在美国阿纳海姆会议中心召开,大会与会者超过了6000人.今天的最大看点在于Teradata要分析一切事物这主要体现在IoT领域,另外就是两款基于UDA的新型数据分析平台发布. 参加了这么多的大会,客户串场是一个非常普遍的模式,但是Teradata选择让客户首先开讲.McCain企业分析架构主管Lennie Colborne讲述了马铃薯中的大数据应用,其是一家马铃薯为核心制品的冷冻食品公司.Teradata在数据仓库中帮助McCain整合SAP和非SAP的

北京时间今天凌晨,英特尔(Intel)在盐湖城举办的超级计算机(SC12)大会上,正式发布了基于集成众核(MIC)架构的Xeon Phi(至强融核)协处理器.其中Xeon Phi协处理器5110P即日起出货,2013年1月28日GA,建议客户价格2649美元:Xeon Phi协处理器3110家族将于2013年上半年提供,建议客户价格低于2000美元. Intel Xeon Phi协处理器家族,5110P和定制产品SE10P采用被动散热,适用于数据中心:3100系列有被动散热和主动散热两种方案,后

翻译的一篇国外的关于hadoop mapreduce的文章,文章比较长,先翻译第一部分吧 翻译者:pconlin900 博客:http://pconline900.javaeye.com Hadoop是apache的一个开源的map-reduce框架,MapReduce是一个并行计算模型,用来处理海量数据.模型思想来源于google的Jeffrey Dean 和 Sanjay Ghemawat,包括map() reduce()两个主要的功能. 这是一个很简单的类似于Hadoop的MapReduc

Hadoop概要 到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议. 随着互联网以及物联网的蓬勃发展,我们进入了大数据时代.IDC预测,到2020年,全球会有44ZB的数据量.传统存储和技术架构无法满足需求.在2013年出版的<大数据时代>一书中,定义了大数据的5V特点:Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样).Value(低价值密度).Veracity(真实性). 当我们把时间往回看10年,来到了2003年,这一年Goo