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基于Hadoop和Hama平台的并行算法研究
随着数据量和数据处理的复杂度不断增加，分布式计算技术越来越被应用于大规模数据处理和高性能计算领域。Hadoop和Hama平台作为分布式计算技术的代表，已经成为现代分布式计算技术中最流行和最广泛应用的平台之一。
本文便从Hadoop和Hama平台的并行算法入手，探讨其在分布式计算中的应用与进展。
一、Hadoop平台
Hadoop作为一个开源框架，是一个批处理框架，依赖于HDFS分布式文件系统，主要设计用来处理大规模数据集（容纳数据在P、E级别以上），而不管数据的类型。Hadoop主要由三部分组成：HadoopDistributeFileSystem（HDFS）、MapReduce计算模型以及Yarn（YetAnotherResourceNegotiator，细致描述如下）
1.1HadoopDistributedFileSystem（HDFS）
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，可以自动将文件分散在多个计算机节点上。在HDFS中，所有文件都分成若干个块，各块副本存储在多台机器上，以实现快速检索和容错（数据备份）。每块的大小默认为64MB，但是可以根据块大小和存储的块数进行调整。因为它的容错性，所以即使某些节点出现故障，数据也不会丢失。
1.2MapReduce计算模型
MapReduce是Hadoop的核心计算模型，是由Google提出的，在Hadoop中实现了一个基于MapReduce的任务调度框架，实现了MapReduce的两个功能，即“map（映射）”和“reduce（归约）”。“map”任务负责将一个大数据集分成更小的子集，然后由“reduce”任务合并结果。在MapReduce计算模型中，Map任务会自动在节点之间分配，以保证数据并行化处理，然后Reduce任务会在所有Map任务处理完后，再对结果进行收集和汇总。
1.3Yarn（YetAnotherResourceNegotiator）
Yarn是Hadoop2.0的一个新组件，负责资源管理和任务调度。它建立了一个环境，通过它所有的应用程序可以使用相同的服务器集群。Yarn提供了一个更简单的编程模型和管理方法，可以更好地满足不同类型和规模的应用，提高Hadoop的效率和可用性。
二、Hama平台
Hama是一个高性能的分布式计算框架，主要是用来将计算密集型算法尽可能的快速地并行处理。Hama可以通过其独特的分布式同步机制和Hadoop集成来更好地支持基于内存和基于独立和非阻塞化的计算。
Hama的主要组成部分包括：
2.1BSP（BulkSynchronousParallel）模型
BSP是Hama设置的一个抽象模型，可以分布式地解决程度较大的计算问题。该模型是由L.G.Valiant于1990年提出的。BSP模型执行过程中对严格的计算–通信分离度进行了明确描述，它的核心思想是计算者间的同步。对于所有的计算者，BSP要求每一轮计算结束后每个处理器参数同时进行计算，然后获得全局的同步信号，以接受其他处理器的信息和采取必要的措施，以确保处理器的稳定状态。BSP模型的同步性要求在分布式计算领域至关重要，可以极大地提高分布式计算的效率。
2.2Hama的分布式计算模型
Hama的分布式计算模型以BSP模型为基础，采用较小的计算单位的分布式计算。
在Hama平台上，每个任务都是由一个个独立的计算节点组成的，任务之间的计算是全局同步的，可以保证每个节点计算的时候都是相同的。同时Hama还支持多种平台，可以在Hadooop集群上运行，也可以在单台机器上运行。
三、Hadoop和Hama平台的应用
Hadoop平台
目前，Hadoop已经被广泛应用于多种领域，包括社交网络、日志分析、金融数据分析、移动应用等等。随着数据规模不断增加，对于Hadoop的要求也变得越来越高。尤其是在大规模集群上的扩展性和崩溃恢复能力方面，新版本的Hadoop（如Hadoop2.0）已经做了很大的改进。
Hama平台
Hama可以成为解决计算密集型和数据密集型问题的工具。目前，Hama被广泛应用于图像处理和机器学习领域。在图像处理方面，Hama能够分析图像并快速处理其提取特征；在机器学习方面，Hama能够处理用户提供的大量数据进行计算，并提供可视化工具进行数据处理和管理。
四、结论
从以上讨论可以看出，Hadoop和Hama平台已经成为现代分布式计算技术中最流行和最广泛应用的平台之一。两者已经在数据处理和计算方面奠定了很强的基础，未来随着技术的不断发展，其在应用领域上发挥的作用应该是越来越大的。