MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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Intel oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议

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也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算，每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果，并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下：

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，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使

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GB数据需要写入到集群中，需要将30 GB数据均匀切分后分别放到shard-1、shard-2和shard-3的3个分片节点中，以充分发挥MPP查询时并行计算能力，避免数据在shard间倾斜计算出现木桶效应，导致SQL查询性能较差。 可通过弹性负载均衡（Elastic Load Balance

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值问题。 AI4Solver: 利用人工智能技术加速传统数值计算引擎的求解过程。 云HPC高性能计算：支持云HPC高性能计算及云原生异构并行计算。 父主题： 功能介绍

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面向高校老师提供《鲲鹏计算理论与实践课程》培训服务，以及配套的理论和实训。 课程包括以下主题：计算机组成原理（鲲鹏处理器），汇编与接口技术（鲲鹏ARM汇编）、和高性能与并行计算（鲲鹏平台）等内容。 鲲鹏师资培养服务-欧拉操作系统 面向高校老师提供《openEuler操作系统理论与实践课程》培训服务，以及配套的理

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P计费）。 建模流程易，无需购买软硬件，开箱即用，依赖浏览器体验专业级实景三维建模服务，随时随地建模。 计算性能优，最大支持100云节点并行计算，应急场景1平方公里建模支持30分钟出图。 成果质量佳，AI内容感知重建，模型色彩佳，弱纹理区域匹配稳定，“碎薄”区域无拉花，重建即单体。

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，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使

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通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端（Driver）和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。

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Splitting、Trainer、Serving、Logging等，需要一组容器进行协同工作，就很适合基于容器组的Gang调度策略。MPI计算框架下的多线程并行计算通信场景，由于需要主从进程协同工作，也非常适合使用Gang调度策略。容器组下的容器高度相关也可能存在资源争抢，整体调度分配，能够有效解决

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