任果
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：中国地质大学计算机学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于MapReduce的高阶矩阵乘法分布式并行算法研究
- 2015年
- 高阶矩阵的存储和处理在信息、经济、生物等学科领域都有十分重要的应用,但是由于单节点计算机CPU、内存等资源的限制,导致了对高阶矩阵的处理存在一定的困难.在研究云计算平台Hadoop及其核心组件MapReduce的基础上,研究实现了处理高阶矩阵乘法的通用并行算法(内积法),在此基础上,对内积法进行了改进,提出一种基于缓存的分布式并行算法(缓存法),通过实验仿真表明,缓存法相比内积法执行效率更高,不仅适合处理高阶稀疏矩阵,而且可以处理高阶稠密矩阵,并且在并行效果上接近理论线性加速比.
- 胡成玉任果刘超姚宏
- 关键词：MAPREDUCE云计算
