MPI与Hadoop在K-means并行计算中的性能对比

"MPI与Hadoop在K-means算法上的性能比较分析" 这篇论文主要探讨了在处理大数据量的K-means聚类算法时，使用基于消息传递接口(MPI)的并行计算模型和基于Hadoop的分布式计算框架的性能比较。随着科学研究对数据处理能力的需求不断提升，传统的单机计算模式已无法满足需求，因此并行计算成为了解决此类问题的关键技术。 MPI（Message Passing Interface）是一种广泛用于并行计算的标准，它允许程序员通过消息传递在分布式内存环境中协调多进程的执行。MPI的优点在于高效、灵活，适用于高性能计算环境，特别适合于需要频繁通信的计算任务。在论文中，MPI被用于实现K-means算法的并行版本，以提高计算效率。 另一方面，Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源框架，主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce组成。HDFS提供了大规模数据存储，而MapReduce则负责分布式计算。Hadoop适合处理海量数据，其优势在于容错性和扩展性，但相比MPI，它的通信效率较低，更适合数据密集型而非计算密集型的任务。 K-means算法是一种常见的无监督学习方法，用于数据聚类。在地学研究中，该算法常用于识别和分析数据集中的模式。论文中，作者通过设计实验，使用MPI和Hadoop分别实现K-means，对比不同数据规模、计算精度和集群规模下的运行效率，分析了两者在性能上的差异。 实验结果的分析揭示了在特定条件下，例如小规模数据和高精度计算时，MPI可能表现出更高的性能。而当处理大规模数据或对容错性有较高要求时，Hadoop的分布式特性使其更具优势。论文最后提出了针对不同场景选择合适计算模型的建议，对未来的科研计算工作具有指导意义。 关键词包括：并行计算、MPI、Hadoop、Mapreduce和K-means。这些关键词涵盖了论文研究的核心内容和技术工具，帮助读者快速理解论文的主题和研究焦点。