国外分布式阵列研究领域教授都有哪些

时间: 2023-03-14 14:14:07 浏览: 46
国外分布式阵列研究领域的教授有:Frank Schmied, Ph.D.;John B. Goodenough, Ph.D.;Timothy Roscoe, Ph.D.;John Regehr, Ph.D.;John Reppy, Ph.D.;Garth Gibson, Ph.D.;Randy H. Katz, Ph.D.;Urs Hölzle, Ph.D.;David Patterson, Ph.D.;William J. Dally, Ph.D.;Krste Asanovic, Ph.D.;David Culler, Ph.D.;Kirk L. Johnson, Ph.D.;André LaMothe, Ph.D.;David B. Johnson, Ph.D.;Anant Agarwal, Ph.D.;Kalyan Vaidyanathan, Ph.D.;Yale N. Patt, Ph.D.;Thomas F. Wenisch, Ph.D.;Gang Chen, Ph.D.;David A. Wood, Ph.D.;Eric A. Brewer, Ph.D.;David A. Patterson, Ph.D.;Kunle Olukotun, Ph.D.;Daniel J. Sorin, Ph.D.;John R. Mashey, Ph.D.;John W. S. Liu, Ph.D.;John Stankovic, Ph.D.;Martin Rinard, Ph.D.;Darrell D. E. Long, Ph.D.;Luis Ceze, Ph.D.;Karin Strauss, Ph.D.;Doug Burger, Ph.D.;Manuela M. Veloso, Ph.D.;Stephen A. Edwards, Ph.D.;Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Ph.D.;Kai Li, Ph.D.;Mateo Valero, Ph.D.;James C. Hoe, Ph.D.;Joel Emer, Ph.D.;William J. Dally, Ph.D.;Krste Asanovic, Ph.D.;David A. Bader, Ph.D.;David W. Patterson, Ph.D.;John L. Hennessy, Ph.D.;and Pradeep Dubey, Ph.D.

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常见的分布式调度任务包括: 1. Hadoop MapReduce:Hadoop MapReduce是一个基于Java的分布式计算框架,用于处理大规模数据集。它的优点是能够处理大规模数据集,能够实现高可用性和容错性,同时也支持数据本地性处理。 2. Apache Spark:Apache Spark是一个快速的通用分布式计算引擎,用于大规模数据处理。它的优点是速度比Hadoop MapReduce快,支持多种数据源和数据处理方式,提供了丰富的API和工具。 3. Apache Mesos:Apache Mesos是一个分布式系统内核,用于管理计算机集群的资源。它的优点是能够高效地管理集群资源,支持多种框架(如Hadoop、Spark、Docker等),具有高可用性和容错性。 4. Kubernetes:Kubernetes是一个开源容器编排系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它的优点是能够自动化部署和管理容器化应用程序,支持多种部署模式和服务发现机制。 这些分布式调度任务都有各自的优缺点,具体如下: 1. Hadoop MapReduce优点:处理大规模数据集、高可用性和容错性、数据本地性处理。 缺点:速度较慢、只适用于批处理任务。 2. Apache Spark优点:速度快、支持多种数据源和数据处理方式、提供API和工具。 缺点:对内存需求较高、不支持数据本地性处理。 3. Apache Mesos优点:高效地管理集群资源、支持多种框架、具有高可用性和容错性。 缺点:对于小型集群来说,部署和管理成本较高。 4. Kubernetes优点:自动化部署和管理容器化应用程序、支持多种部署模式和服务发现机制。 缺点:学习成本较高、可能需要额外的硬件和软件支持。
Java分布式调度框架是一种用于分布式系统中任务调度和资源管理的框架。以下是一些常见的Java分布式调度框架: 1. Apache Mesos:Apache Mesos是一个高效的分布式系统内核,它允许在大规模集群中高效运行各种应用程序。它提供了任务调度、资源分配、容错和服务发现等功能。 2. Apache Spark:Apache Spark是一个快速的通用集群计算系统,提供了内存计算和分布式任务调度等功能。它支持多种编程语言,包括Java,并且可以与Hadoop、Hive和HBase等相关生态系统集成。 3. Spring Cloud Data Flow:Spring Cloud Data Flow是一个用于构建和管理大规模数据处理和集成应用程序的分布式系统。它提供了任务调度、数据流管理、实时分析和批处理等功能,并且可以与Spring Boot和Spring Cloud等相关框架集成。 4. Apache Hadoop YARN:Apache Hadoop YARN是Hadoop框架的资源管理和任务调度系统。它通过将任务调度和资源管理分离,实现了更高的系统效率和灵活性。 5. Netflix Fenzo:Netflix Fenzo是一个用于任务调度和资源管理的开源库。它提供了灵活的调度算法和资源分配策略,可以与Mesos和Kubernetes等容器编排系统集成。 6. Quartz:Quartz是一个开源的任务调度框架,用于在Java应用程序中执行定时和延迟任务。它支持复杂的调度需求,并且可以与多个任务执行器集成,包括集群和分布式环境。 这些框架提供了不同的功能和适用场景,可以根据具体的需求选择最适合的框架。无论是大规模数据处理、实时分析还是定时任务调度,都可以找到适合的Java分布式调度框架来支持。
分布式系统具有以下优点: 1. 可靠性和容错性:分布式系统可以将数据和计算任务分散到多个节点上,即使某个节点或组件发生故障,系统仍然可以正常运行,提高了系统的可靠性和容错性。 2. 可扩展性:通过将系统拆分成多个独立的模块,可以根据需求灵活地增加或减少节点数量,实现水平扩展,提高了系统的处理能力和吞吐量。 3. 性能和响应速度:分布式系统可以将计算任务分配到多个节点上并并行执行,提高了系统的处理速度和响应时间。 4. 灵活性和可定制性:分布式系统可以根据具体需求选择不同的组件和技术,实现灵活的架构设计和定制化开发,满足特定业务需求。 5. 备份和数据冗余:分布式系统可以将数据备份到多个节点上,提供数据冗余和容灾能力,确保数据的安全性和可用性。 然而,分布式系统也面临一些挑战和问题: 1. 一致性:在分布式环境中,保证多个节点之间的数据一致性是一个复杂的问题。需要使用一致性协议和分布式事务管理机制来解决数据一致性的问题。 2. 网络通信和延迟:分布式系统依赖于网络通信来传输数据和进行节点间的协作,网络延迟和不稳定性可能导致系统性能下降和响应时间延长。 3. 分布式事务管理:在分布式系统中,跨多个节点的事务管理变得复杂,需要解决分布式事务的并发控制、隔离性和持久性等问题。 4. 故障诊断和调试:分布式系统中的故障诊断和调试比较困难,需要使用分布式日志、监控和调试工具来定位和解决故障。 5. 安全性和权限控制:分布式系统面临更多的安全威胁,需要实施有效的身份认证、权限控制和数据加密等措施来保护系统和数据的安全。 有效地解决这些问题需要综合考虑系统架构设计、算法选择、网络优化以及适当的容错和故障恢复机制。

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