一直分不清并行计算和分布式计算的区别,望大虾指点。。。

齐新战 2019-12-21 23:48:00

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说下我的理解,我理解的也比较浅显。云计算,就是很多台主机同时提供服务,由于同一个服务有很多台服务器提供,就像每个服务背后有个云在支撑。分布式计算,由于一台计算机的计算能力有限,所以把传统上的计算任务通过负载均衡服务器将任务划分成若干个子任务,然后分别交给不同的计算机去进行计算,最后再把结果统一起来。并行计算,按字面意思理解就行了。追问:你说的这些我能理解。我主要想问,作为硕士研究方向,其之间的关系具体怎么样。回答:我自己感觉,都是围绕着云计算来发展的。云计算其实就是分布式计算。通过分散的服务器同时对很多公司个人提供服务。这样就会使资源得到充分的利用。我相信你也知道为什么。并行计算我觉得重在强调一个协调能力。一般性的计算,不仅仅是划分任务的问题,因为时间效率的问题,所以要保证各个任务能几乎在同一时间完成,防止出现这台服务器计算完了,还要等另一台计算完,分布式计算再加上并行计算,这才是真正的云计算。不过现在说这些计算的时候,其实已经是三者等同了。只是个人肤浅的理解。如果真想在这方向发展,建议多上CSDN看看。现在云计算非常盛行,各个大公司都在做。
齐明弘2019-12-22 00:18:11

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其他回答

  • 云计算中的云是相对于客户端而言,其实云计算本质上是客户端-服务器模式,只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。简单来说:云计算只是分布式计算的一种特殊形式,它的特色是资源的租用。网格,也是分布式计算的一种,不过强调的资源的共享与协作。
    龙宪连2019-12-22 00:54:08
  • 并行计算讲的是线程之间的交互,看你学哪方面了。
    赵风蕊2019-12-22 00:36:08
  • 差不多,各有千秋。如果你数学好,那就选并行计算;如果你比较喜欢编程,那就选分布式系统。
    黄相成2019-12-22 00:05:45
  • 分布式计算是一门计算机科学,它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。网格计算通过利用大量异构计算机,将其作为嵌入在分布式电信基础设施中的一个虚拟的计算机集群,为解决大规模的计算问题提供了一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力,这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。网格计算与其他所有的分布式计算范例都有所区别:网格计算的本质在于以有效且优化的方式来利用组织中各种异构松耦合资源,来实现复杂的工作负载管理和信息虚拟化功能。简单来说:网格,是分布式计算的一种,不过网强调的资源的共享与协作。
    窦迎美2019-12-21 23:54:16

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云计算和大数据的区别是什么?关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说,分别做一句话直白解释就是:云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用,在云计算领域目前的老大应该算是Amazon,可以说为云计算提供了商业化的标准,另外值得关注的还有VMware其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系,开源的云平台较有活力的就是Openstack了。大数据相当于海量数据的“数据库”,而且通观大数据领域的发展也能看出,当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群,把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前,但是其不适合数据分析人员使用因为MapReduce开发复杂,所以PigLatin和Hive出现了分别是Yahoo!和facebook发起的项目,说到这补充一下,在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献,为我们带来了类SQL的操作,到这里操作方式像SQL了,但是处理效率很慢,绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别,所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL,而处理速度也能“类SQL”,Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术,ClouderaHadoop商业化较强的公司,Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导的Impala也出现了。