大数据与并行计算
如何进行并行计算和分布式大数据处理
如何进行并行计算和分布式大数据处理随着数据量的不断增加和数据处理的复杂性不断提高，传统的串行计算已经不能满足大规模数据处理的需求。
为了提高数据处理的效率和速度，人们开始采用并行计算和分布式大数据处理技术。
并行计算是指将一个计算任务分解为多个子任务，并在多个处理单元上同时执行这些子任务。
而分布式大数据处理则是将大数据集合分成多个部分，并分配给多台计算机进行处理，最后将计算结果进行合并。
在进行并行计算和分布式大数据处理时，需要考虑以下几个方面：1.数据划分：在进行并行计算和分布式大数据处理时，首先需要将数据集划分为多个子数据集。
这样可以使得不同的处理单元或计算节点分别处理不同的数据，从而实现并行计算。
数据划分的方式可以根据数据的特点和处理任务的需求来选择，如按行划分、按列划分、按块划分等。
2.任务分配：在进行并行计算和分布式大数据处理时，需要将分解后的子任务分配给不同的处理单元或计算节点执行。
合理的任务分配可以提高计算效率，减少计算时间。
任务分配的方式可以根据节点的负载情况来动态调整，以实现负载均衡。
3.数据传输：在进行并行计算和分布式大数据处理时，不可避免地需要进行数据传输。
数据传输是指将数据从一个计算节点传输到另一个计算节点。
在进行数据传输时，需要考虑带宽、延迟、网络拓扑等因素，以保证数据传输的效率和稳定性。
4.任务调度：在进行并行计算和分布式大数据处理时，需要进行任务调度，即确定任务的执行顺序和调度规则。
良好的任务调度可以最大限度地利用计算资源，提高处理效率。
任务调度的方式可以根据任务的优先级和计算资源的可用性来选择。
5.容错处理：在进行并行计算和分布式大数据处理时，由于计算节点的故障或网络的不稳定性可能导致任务执行失败。
因此，需要考虑容错处理机制，即在任务失败后重新启动任务或重新分配任务，以保证整个处理过程的顺利进行。
总的来说，并行计算和分布式大数据处理是现代数据处理的重要技术，通过将一个大的计算任务分解为多个子任务，分别在多个处理单元上并行执行，可以提高数据处理的效率和速度。
大数据分析并行计算
大数据分析并行计算随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据分析已经成为了企业和组织中一个重要的环节。
然而，随着数据量的不断增大，传统的串行计算方法已经无法满足大数据分析的需求。
因此，并行计算逐渐成为了大数据分析的重要手段之一、本文将对大数据分析并行计算进行详细的探讨，包括并行计算的概念、原理、应用以及其带来的挑战和发展方向。
一、并行计算的概念和原理并行计算是指同时进行多个独立的计算任务，将计算负载分散到多个计算资源上，以提高计算速度和效率的一种计算方式。
它通过将一个大的计算问题划分为多个小的子问题，然后分配给多个计算机或处理器进行并行计算，最后将子问题的计算结果进行合并，得到最终的计算结果。
其原理是充分利用计算资源并行执行计算任务，减少计算时间和资源的浪费。
并行计算需要满足两个基本条件：任务可分性和任务独立性。
任务可分性指的是大的计算任务可以被划分为多个小的子任务。
任务独立性指的是各个子任务之间相互独立，可以同时进行计算，不会互相干扰。
二、大数据分析的并行计算应用1.数据预处理：大数据分析的第一步是对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去重、过滤等。
并行计算可以将原始数据划分为多个子集，分配给不同的计算节点进行处理，从而提高数据预处理的速度。
2.数据挖掘和机器学习：并行计算可以加速数据挖掘和机器学习算法的执行过程。
例如，对于大规模的数据集，可以将数据划分为多个子集，分配给不同的计算节点进行模型训练，然后再将各个子模型进行整合，得到最终的训练结果。
3.图像和视频处理：图像和视频处理通常需要大量的计算资源和时间。
并行计算可以将图像和视频处理任务划分为多个子任务，分配给不同的计算节点进行处理，从而提高处理速度和效率。
4.实时数据分析：对于实时数据分析，需要在短时间内对大量的数据进行处理和分析。
并行计算可以将实时数据划分为多个子集，分配给不同的计算节点进行并行处理，以满足实时数据分析的要求。
三、大数据分析并行计算的挑战虽然大数据分析并行计算有着广泛的应用和潜力，但同时也面临着一些挑战，主要体现在以下几个方面：1.数据划分和负载均衡：如何将大规模的数据划分为多个子集，并确保各个计算节点的负载均衡，是一个关键问题。
大数据处理中的并行计算技术
大数据处理中的并行计算技术在当今信息时代，大数据的应用越来越广泛，随之而来的是对大数据处理能力的需求不断增长。
并行计算技术作为一种高效、快速处理大规模数据的工具，在大数据处理中扮演着重要的角色。
本文将探讨大数据处理中的并行计算技术，并介绍其在不同领域中的应用。
一、并行计算技术概述并行计算技术是指将一项计算任务分解为多个子任务，并同时执行这些子任务的方法。
它能够提高计算效率，减少计算时间，并在大数据处理中发挥重要作用。
并行计算技术可以分为两种主要类型，即共享内存并行和分布式并行。
1. 共享内存并行共享内存并行是指多个处理器共享同一片内存区域，通过读写这一共享内存来进行协作计算。
这种并行计算技术适用于小规模数据的处理，并能够提供更低的延迟和更高的带宽。
常用的共享内存并行技术有多线程和多核处理器。
2. 分布式并行分布式并行是指将计算任务分配给多个计算节点，并通过消息传递等方式进行通信和协调。
这种并行计算技术适用于大规模数据的处理，可以通过增加计算节点来增加计算能力。
分布式并行常用的技术包括MapReduce、Hadoop和Spark等。
二、大数据处理中的并行计算技术应用大数据处理中的并行计算技术在各个领域中都有广泛的应用，其中包括数据挖掘、机器学习、图像处理等。
1. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发掘并提取出有用信息和模式的过程。
并行计算技术可以加速数据挖掘算法的计算过程，提高数据挖掘的效率。
例如，在关联规则挖掘中，可以利用并行计算技术进行频繁项集的计数和模式发现，并能够处理更大规模的数据集。
2. 机器学习机器学习是通过计算机算法来实现对数据模式的学习和预测的方法。
在机器学习中，一些算法具有高度的计算复杂度，需要处理大规模的数据。
并行计算技术可以将计算任务分解和并行执行，提高机器学习的训练和预测速度。
例如，在神经网络的训练过程中，可以利用并行计算技术加速参数的更新和模型的训练。
3. 图像处理图像处理是对图像进行分析和处理的过程，对于大规模的图像数据，需要高效的处理技术。
大数据处理中的并行计算技术
大数据处理中的并行计算技术随着互联网和各种智能设备的普及，数据量在不断增加。
如何快速高效地处理这些海量数据，成为了一个重要的问题。
而在大数据处理中，我们常常使用并行计算技术来提高数据的处理速度。
本文将着重探讨大数据处理中的并行计算技术。
一、并行计算技术是什么在传统的串行计算中，计算机在处理数据时只能依次进行，即一条指令执行完毕后才能处理下一条指令。
而在并行计算中，计算机可以同时执行多条指令，提高了数据处理的速度。
并行计算技术的实现需要依赖于硬件和软件两个方面。
在硬件方面，我们需要专门的并行计算机或者集成了多核心处理器的计算机。
在软件方面，我们需要使用并行计算技术的程序和算法。
这些程序和算法需要将任务分解成多个独立的部分，然后并行地执行这些部分，最后将结果汇总。
这样可以充分利用计算机的性能，提高数据处理的速度。
二、并行计算技术的应用并行计算技术在大数据处理中有着广泛的应用。
其中最常见的就是分布式计算。
在分布式计算中，我们将大数据分成很多小数据，然后分配给多个计算节点去处理。
每个计算节点只处理自己负责的那一部分数据，最后将结果汇总。
这样可以将数据处理的负担分散到多个计算节点上，提高数据处理的速度。
分布式计算的实现需要依赖于分布式文件系统和分布式计算框架。
分布式文件系统将数据分散到不同的服务器中，让每个服务器只处理自己负责的数据。
分布式计算框架则将任务分解成多个小任务，分配给多个计算节点去处理。
这些小任务之间是相互独立的，可以完全并行地进行处理，最后将结果汇总起来。
除了分布式计算之外，还有一些其他的并行计算技术。
例如线程级并行计算和向量计算。
线程级并行计算是指将任务分解成多个线程，让每个线程独立地进行计算，最后将结果合并。
而向量计算则是针对数学计算任务的一种特殊并行计算技术。
在向量计算中，我们可以将多个数值组成的向量看作一个整体进行计算，从而提高计算的速度。
三、并行计算技术的优缺点并行计算技术的优点在于可以充分利用计算机的性能，提高数据处理的速度。
大数据处理中的并行计算技术分析
大数据处理中的并行计算技术分析在当今信息技术高速发展的时代，数据已经成为一种重要的生产要素，与人们的生活密不可分。
而大数据技术的兴起，更是彻底改变了数据处理的方式与方法，使得很多行业在各个环节上都开始依赖大数据技术来加速数据分析、调度和管理，从而提升业务效率与效益。
在大数据环境中，数据量急剧增长，单机处理能力有限，这就导致了数据处理出现了处理完成时间长、资源消耗大、处理能力相对较差等问题。
为了解决这些问题，科学家们提出了一种新的技术——并行计算技术，实现了在大规模数据的环境下进行高效的数据处理。
为了更加深入地了解并行计算技术在大数据处理中的重要作用，我们来探讨一下以下几点。
一、什么是并行计算技术？并行计算技术是指利用多台计算机同时进行计算任务，解决大规模计算的一种快速有效的方法，将大规模计算任务划分为若干个更小的子任务，每个子任务在不同的计算机上并行执行。
因此，通过并行计算技术，可以提高计算速度，缩短计算时间，同时节约计算机资源。
二、为什么需要并行计算技术？在大数据处理领域中，一个单独的计算机处理数据的能力是有限的。
如果任务数据较大，需处理的任务量非常庞大，那么一个计算机无论配置如何，处理的时间都是相对较长的。
并行计算技术通过将计算任务划分进一系列更小的、具有独立性的子任务，同时在多台计算机上执行，可以大大缩短大数据处理的时间。
三、并行计算技术的优点以及应用场景并行计算技术的优点之一就是高效。
它可以利用多个处理器同时运行多个线程来加速计算。
这种并行计算技术在大数据处理、高流量的网站设计以及机器学习等方面，都有着良好的应用场景。
在大数据处理中，使用并行计算技术可以更快速地处理数据，并且大大减小了计算时间，从而提高了处理效率。
在高流量的网站设计中，则需要利用并行计算技术来优化负载均衡，使得服务器集群可以快速且平滑地响应请求。
最后，机器学习领域也是并行计算技术的重要应用场景。
在训练大规模数据集时，使用并行计算技术可以大大缩短训练时间，同时提高模型的准确性与精度。
高效处理大数据的四种方法
高效处理大数据的四种方法随着科技的不断发展和数据的爆炸增长，大数据已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，高效处理大数据却是一个复杂的挑战。
在本文中，我将介绍四种高效处理大数据的方法，以帮助读者更好地处理和分析海量的数据。
方法一：并行计算并行计算是一种将大数据划分为多个小任务并同时处理的方法。
采用并行计算的好处是能够同时利用多个处理器或计算机资源，提高处理数据的速度和效率。
在并行计算中，常用的技术包括分布式系统、多线程编程和图形处理器（GPU）等。
通过将大数据分割为多个小部分，并由多个处理单元同时处理，能够减少数据的传输和计算时间，从而提高了大数据的处理速度和效率。
方法二：数据压缩数据压缩是一种通过减少数据占用的存储空间以提高处理速度和效率的方法。
当处理大规模的数据时，数据压缩可以减少物理存储介质的开销，并提高数据的传输速度。
常用的数据压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码和差分编码等。
通过选择合适的压缩算法和参数，可以大幅度减少存储空间和传输时间，使得大数据的处理更加高效。
方法三：分布式存储和计算分布式存储和计算是一种将大数据分散存储在多个节点上，并通过并行计算的方式对数据进行处理的方法。
在分布式系统中，数据通常存储在多个节点上，并由多个计算节点同时进行计算。
这种方式可以充分利用集群系统的资源，并实现数据的快速处理。
常见的分布式存储和计算框架包括Hadoop和Spark等。
通过使用这些框架，可以将大数据分布式存储和并行处理，从而提高数据处理的速度和效率。
方法四：增量计算增量计算是一种将大数据划分为小批次，并逐步处理的方法。
通过将大数据分成多个小批次，并逐一处理每个批次，可以降低计算和存储的复杂性，提高处理效率。
在增量计算中，常用的技术包括流处理和迭代计算等。
通过增量计算，可以高效处理大数据，并及时获取计算结果，满足实时业务需求。
综上所述，高效处理大数据是一个复杂的问题，但我们可以采用并行计算、数据压缩、分布式存储和计算以及增量计算等四种方法来提高处理大数据的速度和效率。
大数据处理中的并行计算方法
大数据处理中的并行计算方法随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当代社会中不可忽视的重要资源。
然而，大数据的处理和分析面临着巨大的挑战，主要体现在数据量庞大、复杂度高以及处理速度要求快等方面。
为了应对这些挑战，大数据处理中的并行计算方法被广泛应用。
并行计算是指将一个大任务分解为多个小任务，并在多台计算机上同时进行计算，以提高整体计算效率的一种计算方式。
在大数据处理中，采用并行计算方法可以有效地利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度和效率。
在大数据处理中应用广泛的并行计算方法有以下几种：1. 数据分片并行：这种方法将原始数据分为多个小于单台计算机内存容量的数据块，每个数据块由一个独立的计算节点处理。
数据分片并行可以在短时间内处理大量数据，并且计算过程中不存在数据依赖关系，可以实现高度并行计算。
2. 数据流并行：数据流并行是将数据按照特定的规则拆分成多个数据流，并通过多个计算节点对数据流进行并行处理。
每个节点负责处理一个或多个数据流，可以同时进行计算和处理不同的数据。
数据流并行可以提高计算效率，降低计算时间。
3. 任务并行：任务并行是将整个数据处理任务拆分为多个子任务，并由不同的计算节点同时执行。
每个子任务可以独立进行计算，并将结果合并以得到最终的处理结果。
任务并行可以充分利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度。
4. 模型并行：这种方法主要适用于复杂的大数据处理任务，通过将大型模型分解为多个小模型，并在不同的计算节点上并行运算，最后将结果进行整合得到最终的处理结果。
模型并行可以充分利用多台计算机的计算资源，加速模型的训练和推理过程。
5. 任务流并行：任务流并行是将一个大型数据处理任务划分为多个阶段，并在不同的计算节点上并行执行。
每个阶段可以独立进行计算，通过将阶段之间的数据传递和协调进行任务流的并行计算。
任务流并行可以提高数据处理的效率，并减少数据处理过程中的等待时间。
总的来说，大数据处理中的并行计算方法可以通过充分利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度和效率。
数据分析解析大数据处理中的并行计算技术
数据分析解析大数据处理中的并行计算技术在当今信息爆炸的时代，大数据的处理变得越来越重要。
传统串行计算技术已经无法满足快速、高效处理海量数据的需求。
为了应对这一挑战，大数据领域发展出了一种强大的工具，那就是并行计算技术。
本文将对大数据处理中的并行计算技术进行解析和分析。
一、并行计算技术的基本概念并行计算技术是指将一个大任务划分为多个小任务，同时在多个处理单元上进行计算的技术。
通过并行计算，不仅可以提高计算速度，还能有效地提升数据处理能力。
常见的并行计算技术包括并行算法、并行计算框架和并行计算模型等。
1.1 并行算法并行算法是指能够在不同的处理单元上并发执行的算法。
通过将大数据划分为多个部分，分配到不同的计算单元进行处理，可以实现多个子问题并行计算，从而提高整体计算速度。
常见的并行算法包括数据并行算法、任务并行算法和管道并行算法等。
1.2 并行计算框架并行计算框架是指能够支持并行计算的基础软件平台。
它提供了应用程序开发所需的工具、接口和管理机制，使得程序员可以方便地编写并行程序。
常用的并行计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark和MPI等。
1.3 并行计算模型并行计算模型是指对并行计算进行建模和描述的数学模型。
它描述了任务如何在处理单元上并行执行，以及处理单元之间如何进行数据交换和协调。
常见的并行计算模型有Fork-Join模型、MapReduce模型和Actor模型等。
二、并行计算在大数据处理中的应用并行计算技术在大数据处理中得到了广泛的应用。
它能够有效地帮助处理大规模的数据，提高数据分析的效率和准确性。
2.1 分布式数据处理并行计算技术可以将大规模的数据划分为多个小数据集，分配到不同的处理单元上进行计算。
这样，不仅可以减少单个处理单元的数据量，还能同时进行多个子任务的计算，从而提高数据处理的速度。
分布式计算框架如Hadoop和Spark等实现了这种并行处理的能力。
2.2 数据挖掘与机器学习大数据处理中的数据挖掘与机器学习算法通常需要耗费大量的计算资源和时间。
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西安科技大学计算机科学与技术学院实习报告课程：大数据和并行计算班级：网络工程姓名：学号：前言大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
特点具体有：大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。
《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。
业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
1.大数据概念及分析毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。
现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。
因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。
现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。
大数据技术涵盖哪些内容?1.1流处理伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。
决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。
他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。
1.2并行化大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。
“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。
如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。
1.3摘要索引摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。
摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。
数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。
1.4数据可视化可视化工具有两大类。
探索性可视化描述工具可以帮助决策者和分析师挖掘不同数据之间的联系，这是一种可视化的洞察力。
叙事可视化工具被设计成以独特的方式探索数据。
数据会按照地域逐月展示，并根据预定义的公式排序。
2.并行处理2.1并行处理技术-概念并行性是指在同一时刻或同一时间间隔内完成两种或两种以上性质相同或不相同的工作，只要在时间上互相重叠，都存在并行性。
计算机系统中的并行性可从不同的层次上实现，从低到高大致可分为：2.1.1 指令内部的并行：是指指令执行中的各个微操作尽可能实现并行操作。
2.1.2 指令间的并行：是指两条或多条指令的执行是并行进行的。
2.1.3 任务处理的并行：是指将程序分解成可以并行处理的多个处理任务，而使两个或多个任务并行处理。
2.1.4 作业处理的并行：是指并行处理两个或多个作业。
如多道程序设计、分时系统等。
另外，从数据处理上，也有从低到高的并行层次。
2.1.5 字串位并：同时对一个二进制字的所有位进行操作。
2.1.6 字并位串：同时对多个字的同一位进行操作。
2.1.7 全并行：同时对许多字的所有位进行操作。
2.2 三种形式2.2.1 时间并行时间并行指时间重叠，在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。
?时间并行性概念的实现方式就是采用流水处理部件。
这是一种非常经济而实用的并行技术，能保证计算机系统具有较高的性能价格比。
目前的高性能微型机几乎无一例外地使用了流水技术。
2.2.2 空间并行空间并行指资源重复，在并行性概念中引入空间因素，以“数量取胜”为原则来大幅度提高计算机的处理速度。
大规模和超大规模集成电路的迅速发展为空间并行技术带来了巨大生机，因而成为实现并行处理的一个主要途径。
空间并行技术主要体现在多处理器系统和多计算机系统。
但是在单处理器系统中也得到了广泛应用。
2.2.3 时间并行+空间并行指时间重叠和资源重复的综合应用，既采用时间并行性又采用空间并行性。
显然，第三种并行技术带来的高速效益是最好的。
2.3 并行计算机21世纪的计算机系统在不同层次上采取了并行措施，只有当并行性提高到一定层次时，具有了较高的并行处理能力，才能称为“并行处理系统”。
一般有以下三种并行措施。
2.3.1 时间重叠时间重叠是在并行性概念中引入时间因素，即多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部件，以加快硬件周转而赢得速度。
这各并行措施表现在指令解释的重叠及流水线部件与流水线处理机。
2.3.2 资源重复资源重复是在并行性概念中引入空间因素。
这种措施提高计算机处理速度最直接，但由于受硬件价格昂贵的限制而不能广泛使用。
目前，随着硬件价格的降低，已在多种计算机系统中使用，如多处理机系统、陈列式处理机等。
2.3.3 资源共享资源共享也是在并行性概念中引入时间因素，它是通过软件的方法实现的。
即多个用户按一定的时间顺序轮流使用同一套硬件设备；既可以是按一定的时间顺序共享CPU，也可以是CPU与外围设备在工作时间上的重叠。
这种并行措施表现在多道程序和分时系统中，而分布式处理系统和计算机网络则是更高层次的资源共享。
并行计算机具有代表性的应用领域有：天气预报建摸、VLSI电路的计算机辅助设计、大型数据库管理、人工智能、犯罪控制和国防战略研究等，而且它的应用范围还在不断地扩大。
并行处理技术主要是以算法为核心，并行语言为描述，软硬件作为实现工具的相互联系而又相互制约的一种结构技术。
本文就并行处理技术的算法策略、描述性定义及软硬件方面的实现做一个简单的介绍。
2.4 并行算法的基本策略在并行处理技术中所使用的算法主要遵循三种策略：2.4.1分而治之法：也就是把多个任务分解到多个处理器或多个计算机中，然后再按照一定的拓扑结构来进行求解。
2.4.2重新排序法：分别采用静态或动态的指令词度方式。
2.4.3显式/隐式并行性结合：显式指的是并行语言通过编译形成并行程序，隐式指的是串行语言通过编译形成并行程序，显式/隐式并行性结合的关键就在于并行编译，而并行编译涉及到语句、程序段、进程以及各级程序的并行性。
2.5并行软件并行软件可分成并行系统软件和并行应用软件两大类，并行系统软件主要指并行编译系统和并行操作系统，并行应用软件主要指各种软件工具和应用软件包。
在软件中所牵涉到的程序的并行性主要是指程序的相关性和网络互连两方面。
程序的相关性主要分为数据相关、控制相关和资源相关三类。
2.5.1 数据相关：说明的是语句之间的有序关系，主要有流相关、反相关、输出相关、I/O相关和求知相关等，这种关系在程序运行前就可以通过分析程序确定下来。
数据相关是一种偏序关系，程序中并不是每一对语句的成员都是相关联的。
可以通过分析程序的数据相关，把程序中一些不存在相关性的指令并行地执行，以提高程序运行的速度。
2.5.2 控制相关：是语句执行次序在运行前不能确定的情况。
它一般是由转移指令引起的，只有在程序执行到一定的语句时才能判断出语句的相关性。
控制相关常使正在开发的并行性中止，为了开发更多的并行性，必须用编译技术克服控制相关。
2.5.3 网络互连将计算机子系统互连在一起或构造多处理机或多计算机时可使用静态或动态拓扑结构的网络。
静态网络由点一点直接相连而成，这种连接方式在程序执行过程中不会改变，常用来实现集中式系统的子系统之间或分布式系统的多个计算结点之间的固定连接。
动态网络是用开关通道实现的，它可动态地改变结构，使之与用户程序中的通信要求匹配。
动态网络包括总线、交叉开关和多级网络，常用于共享存储型多处理机中。
在网络上的消息传递主要通过寻径来实现。
常见的寻径方式有存储转发寻径和虫蚀寻径等。
2.6 发展概况遵循不同的技术途径，采用不同的并行措施，在不同的层次上实现并行性的过程，反映了计算机体系结构向高性能发展的自然趋势。
在单处理机系统中，主要的技术措施是在功能部件上，即改进各功能部件，按照时间重叠、资源重复和资源共享形成不同类型的并行处理系统。
在单处理机的并行发展中，时间重叠是最重要的。
把一件工作分成若干相互联系的部分，把每一部分指定给专门的部件完成，然后按时间重叠措施把各部分执行过程在时间上重叠起来，使所有部件依次完成一组同样的工作。
多机系统是指一个系统中有多个处理机，它属于多指令流多数据流计算机系统。
按多机之间连接的紧密程度，可分为紧耦合多机系统和松耦合多机系统两种。
在多机系统中，按照功能专用化、多机互连和网络化三个方向发展并行处理技术。
功能专用化经松散耦合系统及外围处理机向高级语言处理机和数据库机发展。
多机互连是通过互联网络紧密耦合在一起的、能使自身结构改变的可重构多处理机和高可靠性的容错多处理机。
计算机网络是为了适应计算机应用社会化、普及化面发展起来的。
它的进一步发展，将满足多任务并行处理的要求，多机系统向分布式处理系统发展是并行处理的一种发展趋势。
3. 并行处理在大数据时代的挑战对大数据来讲最主要的是在模型中做计算的约束是非常大的。
我们看BSP模型，为什么在过去用到高性能计算上，今天在大数据不能用。
之后再做并行计算，之后再做篡数，过去做的所有的高性能计算都是围绕这个模型来的。
今天为什么要做并行计算，并行计算给我们带来了什么样的障碍？2011年10PB的数据用了6小时27分钟。