Spark与HPC算法融合：探索大数据平台的创新应用

在"Bringing HPC Algorithms to Big Data Platforms"的演讲中，Nikolay Malitsky代表Brookhaven National Laboratory在SPARK SUMMIT 2017上探讨了如何将高性能计算（HPC）算法融入大数据平台，特别是以Spark作为实验设施的集成平台。Spark被提及是因为它作为一种强大的数据处理工具，能够支持大规模数据处理和分布式计算，这对于数据密集型科学，如在国家同步辐射光源II（NSLS-II）这样的高级光子源进行的研究尤为关键。 NSLS-II是一个高度优化的第三代同步辐射设施，于2014年在纽约州的Brookhaven国家实验室启动，提供六个实验项目，涵盖了硬X射线光谱学、成像与显微镜、结构生物学、软X射线散射与光谱学、复杂散射以及衍射与实时散射等多个领域。这些研究需要海量数据处理能力，以支撑从基本能源科学到核物理等多学科的前沿研究。 演讲重点讨论了如何弥合大数据和高性能计算生态系统之间的差距，强调了两个主要的领导者：Spark和MPI（Message Passing Interface）。Spark以其易用性和可扩展性成为大数据处理的首选，而MPI则是传统HPC环境中的标准通信接口。为了适应这个融合趋势，提出了三个发展方向： 1. Spark+MPI导向的扩展：通过结合Spark的并行处理能力和MPI的高效通信，可以开发出新的工具和框架，使得HPC算法能够在Spark的分布式环境中无缝运行，提高性能和效率。 2. Spark与大数据分析库的整合：这可能涉及到对Spark API的扩展，使其能更好地支持HPC中的科学计算库，使得科学家可以直接利用Spark进行复杂的数值模拟和数据分析。 3. 新的编程模型和API：可能会出现新的编程模型或API设计，旨在简化将HPC算法迁移到大数据平台的过程，降低学习曲线，促进科研人员之间的交流和合作。 演讲者探讨了如何通过创新的技术融合，如Spark-MPI方法，将高性能计算的力量注入到大数据平台中，以应对数据驱动的科学研究需求，尤其是在具有挑战性的领域，如NSLS-II的实验工作中。这不仅有助于提升科研效率，也有望推动整个科学界的进步。