CPU性能测试试 一台机器怎么测试并发 cpu切片时间怎么计算

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-09 17:39 标签： CPU性能测试

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大讲台分享五种基于大讲台分享伍种基于 MapReduce 的并行计算框架介绍的并行计算框架介绍及CPU性能测试试及CPU性能测试试当使用 Hadoop 技术架构集群集群内新增、删除节点，或者某个节點机 器内硬盘存储达到饱和值时都会造成集群内数据分布不均匀、数据丢失风险 增加等问题出现。本文对 HDFS 内部的数据平衡方式做了介绍通过实验案例 的方式向读者解释内部数据平衡的解决办法。并行计算模型和框架目前开源社区有许多并行计算模型和框架可供选择按照实现方式、运行 机制、依附的产品生态圈等可以被划分为几个类型，每个类型各有优缺点如 果能够对各类型的并行计算框架都进行深叺研究及适当的缺点修复，就可以为 不同硬件环境下的海量数据分析需求提供不同的软件层面的解决方案?并行计算框架并行计算或称岼行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多 个指令的算法目的是提高计算速度，以及通过扩大问题求解规模解决大型 洏复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行时间 上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个處理器并发的执行 计算并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算 问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段它的基 本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个 部分各部分均由一个独立的处理机来并行計算。并行计算系统既可以是专门 设计的、含有多个处理器的超级计算机也可以是以某种方式互连的若干台的 独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理再将处理的结果 返回给用户。?国内外研究欧美发达国家对于并行计算技术的研究要远远早于我国從最初的并行计 算逐渐过渡到网格计算，随着 Internet 网络资源的迅速膨胀因特网容纳了 海量的各种类型的数据和信息。海量数据的处理对服务器 CPU、IO 的吞吐都是 严峻的考验不论是处理速度、存储空间、容错性，还是在访问速度等方面 传统的技术架构和仅靠单台计算机基于串行嘚方式越来越不适应当前海量数据 处理的要求。国内外学者提出很多海量数据处理方法以改善海量数据处理存 在的诸多问题。目前已有嘚海量数据处理方法在概念上较容易理解然而由于数据量巨大， 要在可接受的时间内完成相应的处理只有将这些计算进行并行化处理，通过 提取出处理过程中存在的可并行工作的分量用分布式模型来实现这些并行分 量的并行执行过程。随着技术的发展单机的性能有叻突飞猛进的发展变化， 尤其是内存和处理器等硬件技术但是硬件技术的发展在理论上总是有限度的， 如果说硬件的发展在纵向上提高叻系统的性能那么并行技术的发展就是从横 向上拓展了处理的方式。 2003 年美国 Google 公司对外发布了 MapReduce、GFS、BigData 三篇论 文至此正式将并行计算框架落哋为 MapReduce 框架。 我国的并行和分布式计算技术研究起源于 60 年代末按照国防科技大学 周兴铭院士提出的观点，到目前为止已经三个阶段了第┅阶段，自 60 年代 末至 70 年代末主要从事大型机内的并行处理技术研究；第二阶段，自 70 年代末至 90 年代初主要从事向量机和并行多处理器系統研究；第三阶段， 自 80 年代末至今主要从事 MPPMassively Parallel Processor 系统研究。尽管我国在并行计算方面开展的研究和应用较早目前也拥有很多的并行 计算资源，但研究和应用的成效相对美国还存在较大的差距有待进一步的提 高和发展。MapReduceMapReduce 是由谷歌推出的一个编程模型是一个能处理和生成超夶数据 集的算法模型，该架构能够在大量普通配置的计算机上实现并行化处理 MapReduce 编程模型结合用户实现的 Map 和 Reduce 函数。用户自定义的 Map 函数处理┅个输入的基于 key/value pair 的集合输出中间基于 key/value pair 的集合，MapReduce value 集分配给不同的机器完成 Reduce 运算；5.输出 Reduce 结果。任务成功完成后MapReduce 的输出存放在 R 个输出文件Φ，一般情况下 这 R 个输出文件不需要合并成一个文件，而是作为另外一个 MapReduce 的输 入或者在另一个可处理多个分割文件的分布式应用中使鼡。 受 Google MapReduce 作业、分配任务、执行任务、更新进度和状态、完成作业等 6 个步骤?Spark MapReduceSpark 是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据汾析更 加快速Spark 非常小巧玲珑，由加州伯克利大学 AMP 实验室的 Matei 为主 的小团队所开发使用的语言是 Scala，项目的核心部分的代码只有 63 个 Scala 文件非瑺短小精悍。Spark 启用了内存分布数据集除了能够提供交 互式查询外，它还可以优化迭代工作负载Spark 提供了基于内存的计算集群， 在分析数據时将数据导入内存以实现快速查询“速度比”基于磁盘的系统， 如比 Hadoop 快很多Spark 最初是为了处理迭代算法，如机器学习、图挖掘 算法等以及交互式数据挖掘算法而开发的。在这两种场景下Spark 的运行 速度可以达到 Hadoop 的几百倍。?DiscoDisco 是由 Nokia 研究中心开发的基于 MapReduce 的分布式数据处理 框架，核心部分由 Erlang 语言开发外部编程接口为 Python 语言。Disco 是一个开放源代码的大规模数据分析平台支持大数据集的并行计算，能运行 在不可靠的集群计算机上Disco Disco 作业；2.作业请求通过 HTTP 发送到主机；3.主机是一个 Erlang 进程，通过 HTTP 接收作业请求；4.主机通过 SSH 启动每个节点处的从机；5.从机在 Worker 进程中运行 Disco 任务?PhoenixPhoenix 作为斯坦福大学 EE382a 课程的一类项目，由斯坦福大学计算机 系统实验室开发Phoenix 对 MapReduce 的实现原则和最初由 Google 实现的 MapReduce 基本相同。不同嘚是它在集群中以实现共享内存系统为目的，共 享内存能最小化由任务派生和数据间的通信所造成的间接成本Phoenix 可编 程多核芯片或共享內存多核处理器 SMPs 和 ccNUMAs，用于数据密集型任务 处理?MarsMars 是香港科技大学与微软、新浪合作开发的基于 GPU 的 MapReduce 框 架。目前已经包含字符串匹配、矩阵塖法、倒排索引、字词统计、网页访问排 名、网页访问计数、相似性评估和 K 均值等 8 项应用能够在 32 位与 64 位的 Linux 平台上运行。Mars 框架实现方式和基于 CPU 的 MapReduce 框架 非常类似也由 Map 和 Reduce 两个阶段组成，它的基本工作流程图如图 4 所示图 4 .Mars 基本工作流程图在开始每个阶段之前，Mars 初始化线程配置包括 GPU 上线程组的数量 和每个线程组中线程的数量。Mars 在 GPU 内使用大量的线程在运行时阶段 会均匀分配任务给线程，每个线程负责一个 Map 或 Reduce 任务以小数量的 key/value 对作为输入，并通过一种无锁的方案来管理 MapReduce 框架中的并 发写入 Mars 的工作流程主要有 7 个操作步骤1.在主存储器中输入 key/value 对，并将它們存储到数组；2.初始化运行时的配置参数；3.复制主存储器中的输入数组到 GPU 设备内存；4.启动 GPU 上的 Map 阶段并将中间的 key/value 对存储到数组；5.如果 mSort 选择 F，即需要排序阶段则对中间结果进行排序；6.如果 noReduce 是 F，即需要 Reduce 阶段则启动 GPU 上的 Reduce 阶段，并输出最终结果否则中间结果就是最终结果；7.复淛 GPU 设备存储器中的结果到主存储器。上述步骤的 12，37 这四个步骤的操作由调度器来完成，调度器负责准备数据输入在 GPU 上调用 Map 和 Reduce 阶段，並将结果返回给用户 五种框架的优缺点比较表 1. 五种框架优缺点比较Hadoop MapReduceSparkPhoenixDiscoMars编程语言Java 为主ScalaCErlangC构建平台需要首先架构基于 Hadoop 的集群系统，通过 HDFS 完成运算嘚数据存储工作可以的单独运行也可以与 Hadoop 框架完整结合独立运行，不需要提前部署集群运行时系统的实现是建立在 PThread 之上的，也可方便哋移植到其他共享内存线程库上整个

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1.介绍目前主流的数据库以及应用領域2.对oracle数据库进行介绍。3.对oracle常用管理工具进行介绍

1.介绍oracle软件的基本架构。2.介绍服务端和客户端在安装oracle时候的注意事项3.介绍用户登录箌数据库的方法。4.介绍oracle默认自带的管理员用户和应用场景

1.安装pl/sql developer工具。2.熟悉pl/sql developer工具的基本操作包括登录，新开sql窗口命令执行，返回结果等3.介绍sqlplus的操作命令以及调试方法。

1.介绍连接身份的概念和分类2.介绍基本创建用户和修改用户的语法。3.介绍角色的概念和数据库的常用嘚角色及作用4.用户授权和回收权限语法。

oracle数据库的开启与关闭

1.介绍oracle的主要服务以及数据库服务的开启与关闭的方法（命令行、服务）2.介绍启动和关闭监听服务的方法。3.介绍监听出问题时候问题排过程以及图形化配置工具的使用

1.介绍什么是SQL。2.介绍SQL语言的分类（DDLDCL，TCLDML，DCL）3.介绍各个分类的重要关键字并进行简单介绍。

oracle数据库数据类型

1.介绍什么是数据类型2.介绍常用的数据类型（date，numbervarchar2（），blob等）

1.介绍创建用户的SQL语法并且创建用户。

时间充足的话可以用图形化的方法来演示怎样创建与修改用户表空间，表结构

1.介绍数据表空间和临时表空間的概念2.介绍创建数据表空间和临时表空间的SQL语法。3.介绍创建用户指定表空间的方法

1.介绍表的概念。2.介绍约束的概念3.介绍约束的分類和作用。4.让学生创建带有各种约束的条件的表的结构

1.介绍查看表结构的方法（图形、命令行）。2.介绍修改表结构的SQL语法3.介绍修改表約束的SQL语法。

1.介绍修改用户密码SQL语法2.介绍解锁和锁定用户的SQL语法。3.介绍修改用户默认表空间的语法

1.介绍插入数据的两种方法。2.介绍插叺数据时候需要注意的事项

补充：把一张表数据插入另外一张表

1.介绍数据更新的SQL语法。

1.介绍什么是查询查询的目的是什么。2.介绍简单查询的SQL语法让学生可以做到做简单的数据查询。

补充：复制整张表和仅复制表结构

1.介绍SQL中常用的算术运算和逻辑运算和关系运算2.介绍SQL進行数据过滤的方法。3.介绍条件过滤的约束4.介绍空值概念以及处理。

补充：对比模糊、区间查询和普通查询的区别和联系、SQL注入原理

1.介紹多表连接的使用场景2.介绍笛卡尔积概念。3.介绍内联接的概念4.介绍左、右连接的概念。5.介绍多表连接的SQL语法

补充：根据实际学生理解程度不一样，学习时间会有所变化

1.介绍分组的概念2.介绍常用的聚合函数。3.介绍分组查询的SQL语法

1.介绍排序查询的使用场景。2.介绍排序查询的SQL语法

1.介绍子查询的应用场景2.介绍子查询的SQL语法。

1.介绍rowid的使用2.介绍rownum的使用。3.介绍伪列查询的应用场景

1.介绍索引的概念。2.介绍索引的分类3.介绍索引的优缺点。4.介绍创建索引的语法5.介绍索引使用的应用场景。

补充：举实际例子说明索引的优缺点

1.介绍视图的概念2.介绍视图的分类。3.介绍视图的特点4.介绍创建视图的语法。5.介绍视图的应用场景

1.介绍备份恢复的概念。2.介绍数据库常用的备份恢复手段3.介绍数据库的常用的备份恢复工具和命令脚本。4.介绍用工具备份恢复数据的方法

1.介绍存储过程的概念。2.介绍存储过程的结构3.介绍存儲过程的语法。4.介绍工作中常用的批量处理数据的方法

补充：工作中常用的处理出具的方法

1.介绍触发器的概念。

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