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基于很多大数据应用存在对数据进行多种并行处理的需求, 提出两层混合式并行方法, 即执行单元的混合并行和计算模型的混合并行. 通过在同一个计算节点上执行单元的混合并行, 充分挖掘基础设施的计算能力, 从而提高数据处理性能; 采用在同一个执行引擎中集成多个计算模型的并行方法, 以适合应用多样异质处理模式. 不同的混合并行方法可以契合不同的数据和计算特点, 以满足不同的并行目标. 介绍了混合式并行方法的基本思想, 并以前期开发的并行编程模型BSPCloud为基础, 阐述了进程和线程混合并行、BSP和MapReduce混合并行的主要实现机制. 相似文献
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