دانلود مقاله انگلیسی رایگان:بررسی مقایسه ای پارادایم های HPC و داده های بزرگ: تجزیه و تحلیل و آزمایشات - 2016
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • A Comparative Survey of the HPC and Big Data Paradigms: Analysis and Experiments A Comparative Survey of the HPC and Big Data Paradigms: Analysis and Experiments
    A Comparative Survey of the HPC and Big Data Paradigms: Analysis and Experiments

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2016


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A Comparative Survey of the HPC and Big Data Paradigms: Analysis and Experiments


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    بررسی مقایسه ای پارادایم های HPC و داده های بزرگ: تجزیه و تحلیل و آزمایشات


    منبع:

    IEEE - 2016 IEEE International Conference on Cluster Computing


    نویسنده:

    HamidReza Asaadi, Dounia Khaldi and Barbara Chapman


    چکیده انگلیسی:

    Many scientific data analytic applications need huge amounts of input, which can often consist of more than several TBs of data. This emphasizes the high I/O and processing/computational cost requirements of these algorithms. Tasks in these programs can induce more I/O operations than computations or the opposite. Hardware also includes nodes with large storage devices and/or nodes with sophisticated computational capabilities. To embrace the heterogeneity of the hardware systems in non-cloud and cloud environments, the issues of resource and job allocation in these environments need to be revisited. HighPerformance Computing (HPC) models, under the leadership of MPI (plus OpenMP) parallel APIs, have mostly met users’ requirements in terms of high computational performance, while Big Data frameworks such as Spark have performed likewise in terms of high-level programming, resiliency and I/O handling. Therefore, in order to meet the specialized needs of scientists, there is a need for convergence between HPC and Big Data ecosystems. This paper presents a data-supported, comparative survey of the main current HPC and Big Data programming interfaces, namely MPI, OpenMP, PGAS (OpenSHMEM), Spark, and Hadoop, and their software stacks. A comprehensive experimental study of these interfaces on a set of benchmarks, namely reduction and I/O microbenchmarks, the StackExchange AnswersCount benchmark, and PageRank Benchmark has been performed on a single platform in order to achieve a fair comparison. These experiments lead to a thorough discussion about whether the envisioned convergence is indeed needed or not, efficient or not, and in particular whether it is the best solution to tackle future computational challenges.
    Keywords: Sparks | Big data | Programming | Electronics packaging | Data models | Software | Parallel processing


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10
    حجم فایل: 635 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 10191 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 10191 :::::::: افراد آنلاین: 83