http://www.uml.org.cn/yunjisuan/201212191.asp Hama中最关键的就是BSP(Bulk Synchronous Parallel-"大型"同步模型)模型, BSP的概念由Valiant(1990)提出的,"块"同步模型,是一种异步MIMD-DM模型,支持消息传递系统,块内异步并行,块间显式同步,该模型基于一个master协调,所有的worker同步(lock-step)执行, 数据从输入的队列中读取, 该模型的架构如图所示

一.什么是BSP模型 概述 BSP(Bulk Synchronous Parallel,整体同步并行计算模型)是一种并行计算模型,由英国计算机科学家Viliant在上世纪80年代提出.Google发布的一篇论文(<Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing>)使得这一概念被更多人所认识,据说在Google 80%的程序运行在MapReduce上,20%的程序运行在Pregel上.和MapReduce一样,Google并没有开源Pregel

MPI模型,各种编程语言的库挺多. BSP模型,刚才知道.

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马尔可夫模型与隐马尔可夫模型 作者:白宁超 2016年7月11日15:31:11 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下:第一篇

最近在做文本处理知识的梳理,关注了CMU提出的GraphLab开源分布式计算系统 这是关于GraphLab的PPT:Distributed GraphLab『 http://cheng-qihang-shenzhen.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/thesis%2ftest_processing%2fdistributed%20graphlab.pdf 』 这是CMU的Select实验室发布的一片相关论文:GraphLab A Distributed Framewor

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52789149 最大熵模型相关的基础知识 [概率论:基本概念CDF.PDF] [信息论:熵与互信息] [最优化方法:拉格朗日乘数法] [参数估计:贝叶斯思想和贝叶斯参数估计] [参数估计:最大似然估计MLE] 皮皮blog 最大熵模型The Maximum Entropy 最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的,其主要思想是,在只掌握关于未知分布的部分知识时,应该选取符合这些知识但熵

模型編輯主要是自定義編輯物體模型構建環境,也可以將多種模型組合爲新模型等,支持外部模型導入, 需要注意的導入模型格式有相應要求,否在無法導入成功, COLLADA (dae), STereoLithography (stl), Scalable Vector Graphics (svg). 模型導入界面如下: 以Scalable Vector Graphics (svg)爲例,直接使用下面命令安裝使用: ~$ sudo apt-get install inkscape 也可以編輯組合模型: 這部

认识非同步程序开发设计模型 从VS2012开始引入的新的非同步程序设计的支持-------async/await设计模型 之前的当我们支持非同步作业的时候,往往使用多线程开解决,我们比较熟悉的就是 执行者:Thread,ThreadPool (线程和线程池,后者有利于资源的有效利用) 非同步的设计模型:Begin方法/End方法,Async事件/Completed事件(主要是异步委托之类的,我在我以前的博文中有写过专题) BackgroundWorker控制项 Task Parallel Lib

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

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转载:http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201281610126277/   作者:Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文:http://people.apache.org/~edwardyoon/documents/pregel.pdf 译者:phylips@bmy 2012-09-14 译文:http://duanple.blog.163.co

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之

[说明:Pregel这篇是发表在2010年的SIGMOD上,Pregel这个名称是为了纪念欧拉,在他提出的格尼斯堡七桥问题中,那些桥所在的河就叫Pregel.最初是为了解决PageRank计算问题,由于MapReduce并不适于这种场景,所以需要发展新的计算模型去完成这项计算任务,在这个过程中逐步提炼出一个通用的图计算框架,并用来解决更多的问题.核心思想源自BSP模型,这个就更早了,是在上世纪80年代由Leslie Valiant(2010年图灵奖得主)提出,之后在1990的Communicat

目前,Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台. 伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈(BDAS). 其核心框架是Spark,同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark,提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib. 并行图计算框架GraphX. 流计算框架Spark Streaming. 采样近似计算查询引擎BlinkDB. 内存分布式文件系统Tachyon. 资源管理框架Mesos等子项目. 这些

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数

GraphX基于BSP模型,在Spark之上封装类似Pregel的接口,进行大规模同步全局的图计算,尤其是当用户进行多轮迭代时,基于Spark内存计算的优势尤为明显.

GraphX 的特点是离线计算.批量处理,基于同步的 BSP 模型(Bulk Synchronous Parallel Computing Model,整体同步并行计算模型),这样的优势在于可以提升数据处理的吞吐量和规模,但是会造成速度上稍逊一筹.目前大规模图处理框架还有基于 MPI模型的异步图计算模型 GraphLab 和同样基于 BSP 模型的 Graph 等.

摘要:Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.而另一方面,MapReduce在谷歌已不再显赫.当企业瞩目MapReduce的时候,谷歌好像早已进入到了下一个时代.      Hadoop技术已经无处不在.不管是好是坏,Hadoop已经成为大数据的代名词.短短几年间,Hadoop从一种边缘技术成为事实上的标准.看来,不仅现在Hadoop是企业大数据的标准,而且在未来,它的地位似乎一时难以动摇.谷歌文件系统与MapReduce     我们先来探讨

NFC第二种应用场境就是所谓的读写器模式.既然有卡,当然就会有读写器,这两种模式是配合在一起使用的.两个卡放一起不能通信,两个读写器模式的设备也不能通信. NFC读写器一般支持以下一种或多种协议:Mifare.ISO 14443 TypeA.ISO 14443 TypeB.FeliCa,然后通过串口或USB等接口与主机进行连接. 随着NFC的普及,目前越来越多的手机内置了NFC功能,其中一个实用功能就是NFC读写器模式.手机可以与NFC卡片进行数据交互,实与读余额或获取少量标签信息. 应用场景一