大數據並行處理計算系統是一種用於計算機科學技術領域的計算機及其配套設備，於2013年09月05日啟用。
基本介紹
- 中文名：大數據並行處理計算系統
- 產地：美國
- 學科領域：計算機科學技術
- 啟用日期：2013年09月05日
- 所屬類別：計算機及其配套設備 > 數據採集及工作站 > 數據採集及工作站
技術指標,主要功能,
技術指標
HP PHJY X7460 2.67 16MB 6核 580G5處理器。
主要功能
大數據處理。
大數據並行處理計算系統
相關詞條
- 大數據並行處理計算系統
大數據並行處理計算系統是一種用於計算機科學技術領域的計算機及其配套設備，於2013年09月05日啟用。技術指標HP PHJY X7460 2.67 16MB 6核 580G5處理器。1主要功能大數據處理。1...
- 大型數據處理系統
(1)異構硬體平台的並行訓練 深度學習的計算特點是參數量巨大、更新頻繁，傳統的大數據處理技術如Hadoop，由於數據處理延遲高，並不適合需要頻繁疊代的深度學習，需要針對深度學習的模型結構和計算特徵來設計相應的專用系統。目前大規模的並行訓練是一個熱點問題，特別是如何利用CPU和GPU組成的異構並行硬體平台來加速計算值得...
- 數據立方大數據一體
系統架構 cProc雲處理平台是搭建在雲存儲系統上，對業務層直接提供對外開發接口和數據傳輸接口的分散式數據處理平台。cProc雲處理平台是一種處理海量數據的並行編程模型和計算框架，用於對大規模數據集的並行計算。雲存儲層包括公司自主研發的雲儲存系統cStor和apache開源雲儲存系統HDFS；而在數據管理層中，包含數據立方、H...
- 大數據BI
大數據BI是能夠處理和分析大數據的BI軟體，區別於傳統BI軟體，大數據BI可以完成對TB級別數據的實時分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值密度低(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業的辭彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的...
- 雲環境下面向大數據並行計算的工作流執行最佳化研究
《雲環境下面向大數據並行計算的工作流執行最佳化研究》是依託東南大學，由宋愛波擔任項目負責人的面上項目。中文摘要 目前，針對大數據並行處理的雲計算系統分為三層，分散式檔案系統、數據並行作業執行引擎和編程接口，編程接口負責將複雜套用解析成工作流交由數據並行作業執行引擎處理。然而，當前的雲計算系統不支持工作流的...
- 數據立方
隨著數據規模的急劇膨脹，各行業累積的數據量越來越巨大，數據類型也越來越多、越來越複雜，已經超越了傳統數據管理系統、處理模式的能力範圍，傳統的串列資料庫系統已經難以適應這種飛速增長的套用需求。在這種需求的驅動下，雲計算中的MapReduce技術、並行資料庫技術以及雲計算與資料庫相結合的技術應運而生。在大數據的...
- Hadoop大數據處理
2.1 Google核心雲計算技術 2.1.1 並行計算編程模型MapReduce 2.1.2 分散式檔案系統GFS 2.1.3 分散式結構化數據存儲BigTable 2.2 Hadoop雲計算技術及發展 2.2.1 Hadoop的由來 2.2.2 Hadoop原理與運行機制 2.2.3 Hadoop相關技術及簡介 2.2.4 Hadoop技術的發展與演進 2.3 基於雲計算的大數據處理架構 2...
- 大數據(IT行業術語)
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲計算平台、網際網路和可...
- 大數據處理系統
1.3 並行計算 1.4 數據流 1.5 函式式程式設計與Lambda演算 1.6 MapReduce 1.7 大數據處理平台 1.8 Hadoop的由來和發展 1.9 Hadoop的MapReduce計算框架 1.10 Hadoop的分散式容錯檔案系統HDFS 第2章 研究方法 2.1 摘要卡片 2.2 情景分析 2.3 面向對象的程式設計 2.4 怎樣閱讀分析Hadoop的代碼 第3章 ...
- 大數據處理(2018年高等教育出版社出版的圖書)
《大數據處理》內容共9章，包括大數據處理基礎、大數據存儲基礎、大數據管理基礎、大數據編程、流計算、圖計算、大數據系統管理、大數據系統最佳化技術、大數據資源連結等內容，技術章節內容均設有導言、習題和參考文獻。《大數據處理》既可供高校相關專業教學使用，也可供大數據領域工程師或者有志於大數據領域工作或研究的科技...
- 大數據計算技術
大數據套用已成為行業熱點和產業發展新增長點，數據科學與計算技術也是計算機的前沿領域，其中，大數據計算分析提供了核心的技術支撐。本課程從大數據計算系統的三個層次對數據模型、處理算法、計算模型與架構、開發技術標準等內容進行了綜合性的介紹，重點闡述了各類數據分析算法和MapReduce，圖並行計算，互動式處理，流計算...
- 雲計算大數據處理
3.2.1 雲計算中的大數據處理技術－－MapReduce 3.2.2 並行資料庫技術 3.2.3 雲計算與資料庫相結合的技術 3.3 新一代EB級雲計算資料庫－－數據立方 3.3.1 數據立方的體系架構 3.3.2 數據立方與Hadoop的關係 第4章 數據立方及配套環境的安裝 4.1 安裝流程 4.2 操作系統的安裝 4.2.1 CentOS6.3...
- Tempo大數據分析平台
高性能大數據計算 平台基於大數據架構，支持分散式存儲、分散式並行計算、記憶體計算，實現大數據的高效分析。涵蓋機器學習、集成學習、深度學習、NLP等120餘種算法。跨平台模型遷移及融合能力 支持跨平台模型之間的遷移和融合，利於用戶進行歷史模型遷移，實現不同平台的模型成果快速共享，提升分析效率。豐富的行業套用案例 內置...
- 大數據處理框架Apache Spark設計與實現
第二部分Spark大數據處理框架的核心理論（第3～4章）：介紹Spark框架將應用程式轉化為邏輯處理流程，進而轉化為可並行執行的物理執行計畫的一般過程及方法。第三部分典型的Spark套用（第5章）：介紹疊代型的Spark機器學習套用和圖計算套用。第四部分大數據處理框架性能和可靠性保障機制（第6～9章）：介紹Spark框架的...
- 深入理解大數據:大數據處理與編程實踐
【編輯推薦】 學術界與業界完美結合的結晶，從原理剖析到系統化算法設計與編程實踐 多年來系統性教學實踐和成果總結，一系列業界產品增強功能深度技術剖析 一系列大賽獲獎算法、優秀課程設計以及來自科研課題及業界套用的實戰案例 【媒體推薦】 從計算技術的角度看，大數據處理是一種涉及到幾乎所有計算機...
- Spark大數據處理技術(2015年1月電子工業出版社出版的圖書)
第1章 Spark系統概述 15 1.1 大數據處理框架 15 1.2 Spark大數據處理框架 17 1.2.1 RDD表達能力 17 1.2.2 Spark子系統 18 1.3 小結 21 第2章 Spark RDD及編程接口 23 2.1 Spark程式“Hello World” 23 2.2 Spark RDD 26 2.2.1 RDD分區（Partition）27 2.2.2 RDD優先位置（preferredLocations...
- MapReduce
MapReduce是面向大數據並行處理的計算模型、框架和平台，它隱含了以下三層含義：1）MapReduce是一個基於集群的高性能並行計算平台（Cluster Infrastructure）。它允許用市場上普通的商用伺服器構成一個包含數十、數百至數千個節點的分布和並行計算集群。2）MapReduce是一個並行計算與運行軟體框架（Software Framework）。它...
- Apache Spark
Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark進行圖計算，這是個非常有用的小項目。Bagel自帶了一個例子，實現了Google的PageRank算法。當下Spark已不止步於實時計算，目標直指通用大數據處理平台，而終止Spark，開啟SparkSQL或許已經初見端倪。大數據機器學習和數據挖掘的並行化算法研究成為大數據領域一個較為重要的研究熱點。早幾...
- Hadoop
在Hadoop 出現之前，高性能計算和格線計算一直是處理大數據問題主要的使用方法和工具，它們主要採用訊息傳遞接口（Message Passing Interface，MPI）提供的API 來處理大數據。高性能計算的思想是將計算作業分散到集群機器上，集群計算節點訪問存儲區域網路SAN 構成的已分享檔案系統獲取數據，這種設計比較適合計算密集型作業。當...
