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java - Java的"Parallel.For"?

我想知道是否有Parallel.For相当于Java的.net版本?如果有人可以提供一个例子吗?谢谢! 最佳答案 我猜最接近的应该是:ExecutorServiceexec=Executors.newFixedThreadPool(SOME_NUM_OF_THREADS);try{for(finalObjecto:list){exec.submit(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){//dostuffwitho.}});}}finally{exec.shutdown();}根据TheLQ的

java - Java的"Parallel.For"?

我想知道是否有Parallel.For相当于Java的.net版本?如果有人可以提供一个例子吗?谢谢! 最佳答案 我猜最接近的应该是:ExecutorServiceexec=Executors.newFixedThreadPool(SOME_NUM_OF_THREADS);try{for(finalObjecto:list){exec.submit(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){//dostuffwitho.}});}}finally{exec.shutdown();}根据TheLQ的

JMeter-(逻辑控制器)--bzm - Parallel Controller(并行控制器)

1.并行控制器ParallelController插件安装方法1:Jmeter工具Options>PluginsManagers>搜索ParallelController勾选进行安装方法2:将jmeter-parallel-0.11.jarjmeter安装目录的\lib\ext目录下2.使用操作添加并行控制器bzm-ParallelController,该控制器下所有的请求都会并行发送注意:勾选Generateparentsample,这样生成的报告才能看到该事务并行控制器中另外一个设置Limitmaxthreadnumber:限制最大的线程数,这里设置为4。执行后看到同时执行的sampler

c++ - 什么相当于 C++ 中 D 的 taskPool.parallel()

是否有与C++中的std.parallelism模块中D的parallel()等效的功能? 最佳答案 据我所知,标准C++库中没有等效项。在某些第3方C++库中可能有类似的东西。不幸的是,我不知道有任何这样的库,因为我已经15年多没有进行C++编程了…… 关于c++-什么相当于C++中D的taskPool.parallel(),我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/453

c++ - 在 OpenCV 中测试 parallel_for_ 性能

我在OpenCV中测试了parallel_for_,方法是与仅进行简单数组求和和乘法的正常操作进行比较。我有一个包含100个整数的数组,每个整数分成10个,并使用parallel_for_运行。然后我也有正常的0到99的求和和乘法运算。然后我测量了耗时,正常操作比parallel_for_操作快。我的CPU是Intel(R)Core(TM)i7-2600四核CPU。parallel_for_求和运算耗时0.002秒(耗时2个时钟周期),乘法耗时0.003秒(耗时3个时钟周期)。但正常操作需要0.0000秒(少于一次点击周期)求和和乘法。我错过了什么?我的代码如下。测试类#include

Hadoop MapReduce : How to ensure multiple tasks are executed in parallel among all nodes

我在HDFS中有一个任务列表文件,任务列表受CPU限制,将在带有HadoopMapReduce(仅限Map)的小型5节点集群中执行。例如,任务列表文件包含10行,每行对应一个任务命令。每个任务的执行都需要很长时间,所以在所有5个节点上并行执行列出的10个任务肯定更高效。但是由于任务列表文件很小,这个数据block很可能只位于一个节点上,所以根据数据局部性原则,只有该节点会执行所有这10个任务。有什么解决方案可以确保所有10个任务在所有5个节点上并行执行? 最佳答案 默认情况下,mapreduce将在每次拆分时运行一个映射器。拆分是一

Hadoop HDFS : Read/Write parallelism?

在网上找不到足够的信息所以在这里问:假设我正在将一个巨大的文件写入磁盘,数百TB,这是mapreduce(或spark或其他)的结果。mapreduce如何将这样的文件高效地(可能是并行的?)写入HDFS,以便稍后以并行方式读取?我的理解是HDFS只是基于block(例如128MB)。因此,为了写入第二个block,您必须已经写入了第一个block(或者至少确定哪些内容将进入block1)。假设它是一个CSV文件,文件中的一行很可能会跨越两个block——我们如何将这样的CSV读取到mapreduce中的不同映射器?它是否必须执行一些智能逻辑来读取两个block、连接它们并读取正确的行

hadoop - SET default_parallel 1;声明不适用于 pig

我是pig的新手,根据我的理解,SETdefault_parallel1语句应该生成一个输出文件,因为它将使用一个reducer。但是当我在下面的脚本中使用这个命令时,它给了我2个o/p文件。SETdefault_parallel1;A=LOAD'hdfs:/pigfldr/union1'usingPigStorage('')AS(sln:int);B=LOAD'hdfs:/pigfldr/union2'usingPigStorage('')AS(sln:int);C=UNIONA,B;STORECINTO'hdfs:/pigfldr/unionfres';

java - 在 hadoop 中实现 parallel-for

我想在hadoop上实现一个parallel-forin。基本上parallel-for接收一个子骨架(它可以是一个像map()这样的函数)和一个整数作为参数。子骨架将执行整数参数指定的次数。子骨架的一次调用的结果作为参数传递给子骨架的后续调用。最终,最后一个子骨架的结果作为并行结果提供。下面是Scandium库(http://skandium.niclabs.cl/)上的实现示例,我很乐意将此实现移植到hadoop上。*@paramTheinputandresulttypeofthe{@linkSkeleton}.**/publicclassForextendsAbstractSke

Hadoop PIG 输出未使用 PARALLEL 运算符拆分为多个文件

看来我错过了什么。我的数据上的reducer数量在HDFS中创建了那么多文件,但我的数据没有拆分成多个文件。我注意到的是,如果我对按顺序排列的键执行groupby它工作正常,就像下面的数据根据​​键很好地分成两个文件:1hello2bla1hi2works2end但是这个数据没有拆分:1hello3bla1hi3works3end我使用的代码对其中一个工作正常而对另一个工作不正常是InputData=LOAD'above_data.txt';GroupReq=GROUPInputDataBY$0PARALLEL2;FinalOutput=FOREACHGroupReqGENERATEf