MapReduce海量数据并行处理课程复习提纲-20171
本课程是一门关于MapReduce海量数据并行处理的课程，旨在帮助学生了解并掌握并行计算技术、大规模数据处理以及MPI并行程序设计等相关知识。以下是本课程的提纲和主要内容：
第一部分：并行计算技术简介
1.为什么需要并行计算？
在计算机领域，提高计算机性能有多种基本技术手段，如提高字长、流水线微体系结构技术、提高集成度以及提升主频等。然而，由于单处理器性能提升已达到极限，并且应用规模和数据量呈现出爆发式增长的趋势，因此迫切需要发展并行计算技术来满足大规模数据处理的需求。
2.并行计算技术的分类
并行计算技术可以按照不同的分类方法进行划分，包括弗林(Flynn)分类、按并行类型、按存储访问构架、按系统类型、按计算特征以及按并行程序设计模型/方法等。
第二部分：并行计算的主要技术问题
并行计算涉及到多个方面的主要技术问题，包括多核/多处理器网络互连结构技术、存储访问体系结构、分布式数据与文件管理、并行计算任务分解与算法设计、并行程序设计模型和方法、数据同步访问和通信控制、可靠性设计与容错技术、并行计算软件框架平台以及系统性能评价和程序并行度评估等。
第三部分：MPI并行程序设计
在本课程中，还将介绍MPI并行程序设计。MPI是一种消息传递接口，用于构建并行程序。本部分将介绍MPI的功能与特点，以及如何使用MPI进行并行程序设计。
第四部分：为什么需要大规模数据并行处理
大规模数据并行处理是现代计算领域的一个重要课题。本部分将探讨为什么需要大规模数据并行处理，并介绍分而治的概念，即将大规模复杂的问题分解为多个小问题进行处理。
总结：本课程通过介绍并行计算技术、MPI并行程序设计以及大规模数据并行处理等内容，旨在帮助学生掌握处理海量数据的技术和方法。并行计算技术的发展是为了解决单处理器性能提升的瓶颈问题，并能够应对不断增长的数据量和计算复杂度。同时，MPI并行程序设计可以帮助开发人员构建高效的并行程序。大规模数据并行处理的需求日益凸显，分而治的思想可以帮助我们有效处理海量数据。本课程得到了Google公司(北京）中国大学合作部精品课程计划的资助，致以诚挚的感谢。
总结生成内容共计273字。
