高性能计算实验大作业
高性能计算实验报告
高性能计算实验报告引言高性能计算是计算机科学领域的一个重要研究领域，在许多科学和工程领域有着广泛的应用。
本实验旨在通过使用并行计算技术，在一个实际问题上展示高性能计算的能力和优势。
实验背景在本实验中，我们选择了一个经典的问题：计算圆周率（π）的近似值。
计算圆周率是计算机科学中的一个重要问题，也是高性能计算的一个经典案例。
我们将使用蒙特卡罗方法来近似计算圆周率。
实验步骤1.生成随机点：首先，我们需要生成大量的随机点。
我们选择使用伪随机数生成器来生成这些点。
在本实验中，我们将使用Python的random库来生成均匀分布的随机点。
2.判断点的位置：对于生成的每个随机点，我们需要判断它是否在一个圆内。
为了做到这一点，我们可以计算点到圆心的距离，并检查是否小于等于圆的半径。
如果是，则该点在圆内。
3.统计在圆内的点数：我们需要记录下在圆内的点的数量，以便进行进一步的计算。
在本实验中，我们使用一个计数器来实现这一功能。
4.计算圆周率的近似值：通过统计在圆内的点的数量和总生成的点数，我们可以计算圆周率的近似值。
根据蒙特卡罗方法的原理，圆的面积与正方形的面积的比例等于在圆内的点的数量与总生成的点数的比例。
根据圆的面积公式，我们可以得到一个近似的圆周率值。
5.重复实验：为了提高准确性，我们需要进行多次实验。
每次实验，我们都会使用不同的随机种子来生成随机点。
通过取多次实验的平均值，我们可以得到更接近真实圆周率的近似值。
实验结果与分析我们进行了10次实验，每次实验生成了1000000个随机点。
下表显示了每次实验的圆周率近似值：实验次数圆周率近似值1 3.1418742 3.1424813 3.1416224 3.1417865 3.1420406 3.1420127 3.1413368 3.1418329 3.14184410 3.141643通过计算上述结果的平均值，我们得到圆周率的近似值为3.141772。
结论本实验通过使用蒙特卡罗方法来计算圆周率的近似值，展示了高性能计算的能力。
并行计算实验报告（高性能计算与网格技术）
并行计算实验报告（高性能计算与网格技术）高性能计算和网格技术实验报告实验题目OpenMP和MPI编程姓名学号专业计算机系统结构指导教师助教所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期一、实验目的本实验的目的是通过练习掌握OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。
1、熟悉OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用；2、掌握并行程序编写的基本步骤；3、了解并行程序调试和调优的技巧。
二、实验要求1、独立完成实验内容；2、了解并行算法的设计基础；3、熟悉OpenMP和MPI的编程环境以及运行环境；4、理解不同线程数，进程数对于加速比的影响。
三、实验内容3.1、矩阵LU分解算法的设计：参考文档sy6.doc所使用的并行算法：在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，(j>i)作初等行变换，各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵A 按行划分来实现并行计算。
考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡，对A采用行交叉划分：设处理器个数为p，矩阵A的阶数为n，??p=，对矩阵A行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有m/nA的第i, i+p,…, i+(m-1)p行。
然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。
若以编号为my_rank 的处理器的第i行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换。
根据上述算法原理用代码表示如下（关键代码）：for(k = 0;k<n;k++)< p="">{for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++) {thread_data_arrray[i].thread_id = i;thread_data_arrray[i].K_number = k;thread_data_arrray[i].chushu = a[k][k];//创建线程rc = pthread_create(&pid[i], NULL, work,(void*)&thread_data_arrray[i]);…}for (i = 0; i < THREADS_NUM; i++){//等待线程同步rc = pthread_join(pid[i], &ret); …}}void *work(void *arg){struct thread_data *my_data;my_data = (struct thread_data*)arg;int myid = my_data->thread_id; //线程IDint myk = my_data->K_number; //外层循环计数Kfloat mychushu = my_data->chushu; //对角线的值int s, e;int i, j;s = (N-myk-1) * myid / THREADS_NUM; //确定起始循环的行数的相对位置e = (N-myk-1) * (myid + 1) / THREADS_NUM;//确定终止循环的行数的相对位置for (i = s+myk+1; i < e+myk+1; i++) //由于矩阵规模在缩小，找到偏移位置 { a[i][myk]=a[i][myk]/mychushu; for (j = myk+1; j < N; j++) a[i][j]=a[i][j]-a[i][myk]*a[myk][j]; }//printMatrix(a); return NULL;}第一部分为入口函数，其创建指定的线程数，并根据不同的线程id 按行划分矩阵，将矩阵的不同部分作为参数传递给线程，在多处理器电脑上，不同的线程并行执行，实现并行计算LU 分解。
计算方法上机实习题大作业(实验报告)
计算方法实验报告班级： 学号： 姓名： 成绩：1 舍入误差及稳定性一、实验目的（1）通过上机编程，复习巩固以前所学程序设计语言及上机操作指令；（2）通过上机计算，了解舍入误差所引起的数值不稳定性二、实验内容1、用两种不同的顺序计算1000021n n -=∑，分析其误差的变化 2、已知连分数()101223//(.../)n n a f b b a b a a b =++++，利用下面的算法计算f ： 11,i n n i i i a d b d b d ++==+ (1,2,...,0)i n n =-- 0f d = 写一程序，读入011,,,...,,,...,,n n n b b b a a 计算并打印f3、给出一个有效的算法和一个无效的算法计算积分1041nn x y dx x =+⎰ (0,1,...,10)n = 4、设2211N N j S j ==-∑，已知其精确值为1311221N N ⎛⎫-- ⎪+⎝⎭（1）编制按从大到小的顺序计算N S 的程序（2）编制按从小到大的顺序计算N S 的程序（3）按两种顺序分别计算10001000030000,,,S S S 并指出有效位数三、实验步骤、程序设计、实验结果及分析1、用两种不同的顺序计算1000021n n -=∑，分析其误差的变化 （1）实验步骤：分别从1~10000和从10000~1两种顺序进行计算，应包含的头文件有stdio.h 和math.h（2）程序设计：a.顺序计算#include<stdio.h>#include<math.h>void main(){double sum=0;int n=1;while(1){sum=sum+(1/pow(n,2)); if(n%1000==0)printf("sun[%d]=%-30f",n,sum);if(n>=10000)break;n++;}printf("sum[%d]=%f\n",n,sum); }b.逆序计算#include<stdio.h>#include<math.h>void main(){double sum=0;int n=10000;while(1){sum=sum+(1/pow(n,2));if(n%1000==0)printf("sum[%d]=%-30f",n,sum);if(n<=1)break;n--;}printf("sum[%d]=%f\n",n,sum);}（3）实验结果及分析：程序运行结果：a.顺序计算b.逆序计算结果分析：两种不同顺序计算结果是一样的，顺序计算误差从一开始就很小，而逆序计算误差最开始十分大，后来结果正确。
计算机实验报告15篇
计算机实验报告计算机实验报告15篇我们眼下的社会，报告使用的次数愈发增长，通常情况下，报告的内容含量大、篇幅较长。
那么报告应该怎么写才合适呢？下面是小编收集整理的计算机实验报告，仅供参考，大家一起来看看吧。
计算机实验报告1实验名称：网络应用综合实验所用仪器材料：能接入INTERNET的计算机一台套一、实验目的1、熟悉上网浏览、检索、下载网络资源的基本方法；2、掌握E-mail的申请及应用；3、了解网络配置与网络安全的相关知识；4、掌握WINDOWS共享目录的使用与简单局域网的组建方法；5、了解简单的网络命令和使用方法。
二、实验内容1、INTERNET的基本操作及WWW的基本应用；2、网络资源的获取；3、E-mail的申请及应用；4、WINDOWS共享目录的使用与局域网的组建。
5、简单的网络基本命令使用。
三、实验步骤（参照实验指导书上的内容，结合实验过程中做的具体内容，完成此项内容的撰写）四、思考与总结（写实验的心得体会等）计算机实验报告2一、实习时间20xx年X月18日到X月10日二、实习地点中****-*三、实习目的通过理论联系实际，巩固所学的知识，提高处理实际问题的能力，为顺利毕业进行做好充分的准备，并为自己能顺利与社会环境接轨做准备。
四、实习内容能对电脑交易和具体的电脑安装步骤进行了解，并查阅资料巩固自我缺漏的电脑经验。
能将具体的计算机知识应用到实际中，在电脑交易的同时，将自己的所学所想所感付诸实践。
能够熟练掌握一定的计算机技巧，比如安装系统，安装插线，识别型号，处理图形和flash等。
能够与别人进行一定程度的计算机交流，并且提供各种买卖信息以及电脑性能好坏的识别。
能够推销贩卖计算机，并且积累丰厚的社会交流经验和提升自我的语言表达能力。
五、实习体会职高生活让我对计算机理论知识有了一定的了解。
但实践出真知，唯有把理论与实践相结合，才能更好地为社会服务。
经过实践和实习，我对未来充满了美好的憧憬，在未来的日子，我将努力做到以下几点：一、继续学习，不断提升理论涵养。
李津高等数值分析计算实践第一次大作业
一、生成矩阵1.5个100阶对角方阵。
根据下述问题，设计5个100阶对角矩阵，对角元分布如下：表1.1 5个对角阵的对角元分布生成的5个对角矩阵中，前四个矩阵为正定矩阵，第五个矩阵为非正定矩阵。
其中，前三个矩阵条件数都为100。
2.生成10个100阶矩阵生成10个100阶矩阵，做QR分解，生成10个Q矩阵。
由于生成的Q,即对应的特征向量，对最后的求解结果影响不大，故此处随机生成了10个100阶矩阵，且为了每次的结果一样，将矩阵存到文件中。
一、实验结果（1）用共轭梯度法，Lanczos法，MINRES法进行计算，分析特征值分布对算法的影响。
计算得到的结果如下表所示：其中的为e w最后一次迭代之后求得的解与真实值的差，即e w=x w−x exact.从表格中可以看出以下几点：●在矩阵特征值相同时，特征值的分布对收敛性有影响。
在特征值偏向较小特征值的时候，CG法和Minres算法迭代次数增加，而Lanczos算法更是出现了不收敛的情况。
相对的，当特征值偏向较大特征值的时候，三种算法的迭代次数都均匀分布的有所下降。
故可有结论，特征值偏向最大值时有较好收敛性。
●矩阵条件数对收敛性有影响。
由三种算法的第3，4组数据能看出，3对应矩阵的条件数大于4矩阵的条件数，且3的迭代次数均小于4的迭代次数，故可有结论，条件数大的正定矩阵有较好的收敛性。
●矩阵是否正定对收敛性有影响。
由于CG法不适用于非正定矩阵，故只对Minres法和Lanczos法分析。
Lanczos法在实验中的非正定矩阵的运算中不收敛，且Minres法的迭代次数也较之前有了大幅度的提高。
故可有结论，正定矩阵较非正定矩阵有较好的收敛性。
（2）取定一个对角矩阵，用10个单位对称阵做实验，观察特征向量对算法的影响。
此处为了观察特征向量的影响，选定了最普通的1号对角阵。
结果如下表所示：表2.2 共轭梯度法对于不同特征向量的结果表2.4 Minres法对于不同特征向量的结果从以上三个表格数据可以看出，矩阵对于不同特征向量的变化收敛性变化不大，在10个不同特征向量下，迭代次数变化最大在3次之内，可以认为对迭代次数没有影响。
大学计算机实验3-实验报告
大学计算机实验3-实验报告大学计算机实验 3 实验报告一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对计算机相关知识的理解和掌握，提高我们的计算机应用能力和问题解决能力。
具体目标包括：1、熟悉特定计算机软件或工具的使用方法和功能。
2、培养我们的实践操作能力，能够独立完成相关任务。
3、增强对计算机系统和程序运行原理的认识。
二、实验环境本次实验在学校的计算机实验室进行，实验室配备了高性能的计算机设备，安装了所需的操作系统和软件工具，具体如下：1、操作系统：Windows 10 专业版。
2、应用软件：具体软件名称 1、具体软件名称 2等。
三、实验内容及步骤（一）实验任务一：任务一的具体描述1、启动相关软件，熟悉其操作界面和基本功能。
2、按照给定的要求，进行数据的输入和处理。
首先，打开具体文件或项目，在相应的位置输入数据。
然后，运用软件提供的功能对数据进行整理和分析。
3、观察数据处理的结果，检查是否符合预期。
（二）实验任务二：任务二的具体描述1、切换到另一个软件工具，了解其特点和使用规则。
2、依据给定的案例，进行模拟操作。
设定相关参数，如列举参数名称和取值。
运行程序，观察输出结果。
（三）实验任务三：任务三的具体描述1、综合运用之前所学的知识和技能，解决一个较为复杂的实际问题。
2、制定解决方案，明确操作流程。
3、逐步实施解决方案，在过程中不断调整和优化。
四、实验中遇到的问题及解决方法在实验过程中，遇到了一些问题，通过以下方法得以解决：1、问题一：在进行具体操作时，出现了错误描述的错误提示。
解决方法：查阅相关的帮助文档和在线资料，发现是由于原因分析导致的。
通过具体的解决步骤，成功解决了该问题。
2、问题二：对于某个概念或功能理解不够清晰，导致操作失误。
解决方法：向老师和同学请教，经过他们的耐心讲解和示范，加深了对该内容的理解，从而能够正确完成操作。
五、实验结果与分析（一）实验任务一的结果经过数据处理，得到了具体的结果描述。
高性能计算实验报告
高性能计算实验报告高性能计算实验报告概述：高性能计算是一种利用超级计算机或者并行计算机集群来解决复杂问题的方法。
本实验旨在探索高性能计算在科学研究和工程应用中的作用，并通过实际操作和数据分析来评估其性能和效果。
实验一：并行计算与串行计算的对比在本实验中，我们选择了一个复杂的数值模型，使用串行计算和并行计算两种方法进行求解，并对比它们的效率和速度。
1. 实验设置为了保证实验的可靠性，我们选择了一个具有大规模计算需求的模型，并使用了相同的输入数据进行计算。
串行计算使用了一台普通的个人电脑，而并行计算使用了一个由多台计算机组成的集群。
2. 实验结果通过对比实验结果，我们发现并行计算在处理大规模计算问题时具有明显的优势。
它能够将任务分解成多个子任务，并同时进行计算，大大提高了计算速度和效率。
而串行计算则需要按顺序逐个计算，无法充分利用计算资源。
实验二：并行算法的设计与优化在本实验中，我们重点研究了并行算法的设计和优化方法，以提高并行计算的效果和性能。
1. 并行算法设计我们选择了一个经典的图像处理算法作为研究对象，通过将算法中的各个步骤并行化，将任务分配给不同的计算节点，并通过消息传递的方式进行数据交换，实现了并行计算。
2. 优化方法为了进一步提高并行计算的效果，我们采用了一系列优化方法。
例如，通过调整任务的划分方式，使得每个计算节点的计算负载均衡；通过减少数据传输的次数和量，降低了通信开销；通过使用高效的并行算法，减少了计算时间。
实验三：高性能计算在科学研究中的应用在本实验中，我们选择了一个真实的科学研究问题，探索了高性能计算在科学研究中的应用和效果。
1. 实验背景我们选择了一个天文学领域的问题，通过模拟和计算来研究宇宙中的星系形成和演化过程。
这个问题需要进行大规模的数值计算和模拟，对计算资源有很高的要求。
2. 实验结果通过使用高性能计算方法，我们成功地进行了大规模的数值计算和模拟，并得到了一系列有价值的科学结果。
软件开发岗位实习报告：高性能计算与数据并行处理
软件开发岗位实习报告：高性能计算与数据并行处理一、导论在本次实习中，我有幸加入了一家知名科技公司的软件开发团队，参与了高性能计算与数据并行处理的相关工作。
本报告将对我实习期间的工作内容、所学到的知识和经验进行总结和分享。
二、实习内容1. 高性能计算概述高性能计算（High-Performance Computing，HPC）是计算机科学与工程领域的一个重要研究方向，旨在通过优化算法、并行计算等手段，提高计算机的计算速度和效率。
在实习的第一部分，我对高性能计算有了更深入的了解。
我学习了各种并行计算的方法，包括多线程、多进程、向量化等技术，还了解了常用的高性能计算库，如OpenMP、MPI等。
2. 数据并行处理概述数据并行处理是一种针对大规模数据集进行并行计算的方法，它可以将计算任务分解成多个子任务，并将其分配到不同的计算节点进行并行处理。
在实习的第二部分，我学习了如何有效地利用数据并行处理技术，优化计算速度和效率。
我了解了分布式文件系统（Distributed File System，DFS）的原理和使用方法，以及分布式数据库（Distributed Database，DDB）的设计与实现。
3. 实际项目开发在实习的最后一部分，我参与了一项实际的项目开发，该项目是一个高性能计算平台的构建和优化。
我的任务是针对平台的核心模块进行优化，以提高计算速度和处理能力。
这个任务对我来说是一个巨大的挑战，因为需要深入理解平台的架构和代码，并对它们进行重构和优化。
在这个项目中，我使用了多线程和向量化等技术，优化了核心模块的算法和代码结构。
我还对平台的计算资源进行了规划和管理，确保每个计算节点都能得到充分的利用。
通过不断的尝试和调试，我成功地将核心模块的计算速度提高了10倍以上，并减少了运行时的内存占用。
三、实习收获通过这次实习，我收获了很多宝贵的经验和知识。
首先，我学会了如何利用并行计算和数据并行处理技术，提高软件的性能和效率。
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大数据处理技术研究姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。
关键词：大数据 Hadoop高性能计算1.研究背景：大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。
大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
2.大数据定义：“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。
如下图;3.大数据技术的发展：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。
在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。
同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。
云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。
信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。
预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。
用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。
传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。
但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。
在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。
而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。
选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。
随着数据源的爆发式增长，数据的多样性成为“大数据”应用亟待解决的问题。
例如如何实时地及通过各种数据库管理系统来安全地访问数据，如何通过优化存储策略，评估当前的数据存储技术并改进、加强数据存储能力，最大限度地利用现有的存储投资。
从某种意义上说，数据将成为企业的核心资产。
“大数据”不仅是一场技术变革，更是一场商业模式变革。
在“大数据”概念提出之前，尽管互联网为传统企业提供了一个新的销售渠道，但总体来看，二者平行发展，鲜有交集。
我们可以看到，无论是Google通过分析用户个人信息，根据用户偏好提供精准广告，还是Facebook将用户的线下社会关系迁移在线上，构造一个半真实的实名帝国，但这些商业和消费模式仍不能脱离互联网，传统企业仍无法嫁接到互联网中。
同时，传统企业通过传统的用户分析工具却很难获得大范围用户的真实需求。
4.大数据技术组成：大数据技术由四种技术构成，它们包括：4.1分析技术分析技术意味着对海量数据进行分析以实时得出答案，由于大数据的特殊性，大数据分析技术还处于发展阶段，老技术会日趋完善，新技术会更多出现。
大数据分析技术涵盖了以下的的五个方面4.1.1可视化分析数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。
数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。
4.1.2数据挖掘算法图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。
分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。
这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
4.1.3预测分析能力数据挖掘可以让分析师对数据承载信息更快更好地消化理解，进而提升判断的准确性，而预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
4.1.4语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。
语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
4.1.5数据质量和数据管理数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
我们知道大数据分析技术最初起源于互联网行业。
网页存档、用户点击、商品信息、用户关系等数据形成了持续增长的海量数据集。
这些大数据中蕴藏着大量可以用于增强用户体验、提高服务质量和开发新型应用的知识，而如何高效和准确的发现这些知识就基本决定了各大互联网公司在激烈竞争环境中的位置。
首先，以Google为首的技术型互联网公司提出了MapReduce的技术框架，利用廉价的PC服务器集群，大规模并发处理批量事务。
4.2存储数据库存储数据库(In-Memory Databases)让信息快速流通，大数据分析经常会用到存储数据库来快速处理大量记录的数据流通。
比方说，它可以对某个全国性的连锁店某天的销售记录进行分析，得出某些特征进而根据某种规则及时为消费者提供奖励回馈。
但传统的关系型数据库严格的设计定式、为保证强一致性而放弃性能、可扩展性差等问题在大数据分析中被逐渐暴露。
随之而来，NoSQL数据存储模型开始风行。
NoSQL，也有人理解为Not Only SQL，并不是一种特定的数据存储模型，它是一类非关系型数据库的统称。
其特点是：没有固定的数据表模式、可以分布式和水平扩展。
NoSQL并不是单纯的反对关系型数据库，而是针对其缺点的一种补充和扩展。
典型的NoSQL数据存储模型有文档存储、键-值存储、图存储、对象数据库、列存储等NoSQL数据库是一种建立在云平台的新型数据处理模式，NoSQL在很多情况下又叫做云数据库。
由于其处理数据的模式完全是分布于各种低成本服务器和存储磁盘，因此它可以帮助网页和各种交互性应用快速处理过程中的海量数据。
它为Zynga、AOL、Cisco以及其它一些企业提供网页应用支持。
正常的数据库需要将数据进行归类组织，类似于姓名和帐号这些数据需要进行结构化和标签化。
但是NoSQL数据库则完全不关心这些，它能处理各种类型的文档。
在处理海量数据同时请求时，它也不会有任何问题。
比方说，如果有1000万人同时登录某个Zynga游戏，它会将这些数据分布于全世界的服务器并通过它们来进行数据处理，结果与1万人同时在线没什么两样。
现今有多种不同类型的NoSQL模式。
商业化的模式如Couchbase、10gen的mongoDB以及Oracle的NoSQL;开源免费的模式如CouchDB和Cassandra;还有亚马逊最新推出的NoSQL云服务。
4.3分布式计算技术分布式计算结合了NoSQL与实时分析技术，如果想要同时处理实时分析与NoSQL数据功能，那么你就需要分布式计算技术。
分布式技术结合了一系列技术，可以对海量数据进行实时分析。
更重要的是，它所使用的硬件非常便宜，因而让这种技术的普及变成可能。
SGI的Sunny Sundstrom解释说，通过对那些看起来没什么关联和组织的数据进行分析，我们可以获得很多有价值的结果。
比如说可以分发现一些新的模式或者新的行为。
运用分布式计算技术，银行可以从消费者的一些消费行为和模式中识别网上交易的欺诈行为。
分布式计算技术让不可能变成可能，分布式计算技术正引领着将不可能变为可能。
Skybox Imaging就是一个很好的例子。
这家公司通过对卫星图片的分析得出一些实时结果，比如说某个城市有多少可用停车空间，或者某个港口目前有多少船只。
它们将这些实时结果卖给需要的客户。
没有这个技术，要想快速便宜的分析这么大量卫星图片数据将是不可能的。
分布式计算技术是Google的核心，也是Yahoo的基础，目前分布式计算技术是基于Google创建的技术，但是却最新由Yahoo所建立。
Google总共发表了两篇论文，2004年发表的叫做MapReduce的论文介绍了如何在多计算机之间进行数据处理;另一篇于2003年发表，主要是关于如何在多服务器上存储数据。
来自于Yahoo的工程师Doug Cutting在读了这两篇论文后建立了分布式计算平台，以他儿子的玩具大象命名。
而Hadoop作为一个重量级的分布式处理开源框架已经在大数据处理领域有所作为5.Hadoop--大数据处理的核心技术大数据技术涵盖了硬软件多个方面的技术，目前各种技术基本都独立存在于存储、开发、平台架构、数据分析挖掘的各个相对独立的领域。
这一部分主要介绍和分析大数据处理的核心技术——Hadoop。
5.1Hadoop的组成大数据不同于传统类型的数据，它可能由TB甚至PB级信息组成，既包括结构化数据，也包括文本、多媒体等非结构化数据。
这些数据类型缺乏一致性，使得标准存储技术无法对大数据进行有效存储，而且我们也难以使用传统的服务器和SAN方法来有效地存储和处理庞大的数据量。
这些都决定了“大数据”需要不同的处理方法，而Hadoop目前正是广泛应用的大数据处理技术。
Hadoop是一个基于Java的分布式密集数据处理和数据分析的软件框架。
该框架在很大程度上受Google在2004年白皮书中阐述的MapReduce的技术启发。
Hadoop主要组件包含如下图：Hadoop Common：通用模块，支持其他Hadoop模块Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）：分布式文件系统，用以提供高流量的应用数据访问Hadoop YARN：支持工作调度和集群资源管理的框架HadoopMapReduce：针对大数据的、灵活的并行数据处理框架其他相关的模块还有：ZooKeeper：高可靠性分布式协调系统Oozie：负责MapReduce作业调度HBase：可扩展的分布式数据库，可以将结构性数据存储为大表Hive：构建在MapRudece之上的数据仓库软件包Pig：架构在Hadoop之上的高级数据处理层在Hadoop框架中，最底层的HDFS存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件。
HDFS的架构是基于一组特定的节点构建的。
这些节点包括一个NameNode和大量的DataNode。
存储在HDFS中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。