基于云计算与GPU的大数据挖掘比较

连彬彬; 黄风华; 谢小烽; 邓小康

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基于云计算与GPU的大数据挖掘比较

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Hadoop分布式运算与GPU并行运算都是当前主流的大数据处理方式，但是两者又具有不同的特点和适用领域。本研究分别采用MapReduce和CUDA并行模式运行冒泡排序算法以对同一组大数据（大量在线影评数据）进行分析处理，同时比较两者的性能差异。实验结果表明，由于受主机内存，以及CPU与GPU之间频繁通信的影响，GPU并行计算更适合于解决诸如科学运算等运算密集型问题，而Hadoop集群对于海量数据的分布式存储与并行运算具有更高的效率，更适合于处理数据密集型问题。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2017年第13期|P.182-184|共3页
作者
连彬彬; 黄风华; 谢小烽; 邓小康;
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作者单位

阳光学院,福建省福州市350015;

阳光学院,福建省福州市350015;

阳光学院,福建省福州市350015;

阳光学院,福建省福州市350015;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类算法理论;
关键词
云计算Hadoop 并行计算 GPU CUDA;

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