并行计算到云计算：关键技术与MPI-Hadoop实践

"云计算的关键技术与应用实例" 云计算是一种利用互联网连接的远程服务器集群，通过共享计算资源和服务，为用户提供按需计算的能力。本资源详细介绍了从并行计算到云计算的演变过程，以及云计算的关键技术，如MPI并行计算、Map/Reduce、Hadoop等，并通过实际应用案例进行深入解析。 在第一篇中，作者探讨了并行计算向云计算的转变，讨论了云计算的定义及其是否为新技术。并行计算主要涉及MPI（Message Passing Interface）和Hadoop两个领域，前者是科学计算中的并行计算工具，后者是大数据处理的代表性框架。同时，章节还提到了云计算与浏览器的关系，强调了用户界面在云计算中的重要性。 第二篇详细讲解了MPI并行计算环境的建立，包括配置前的准备、NFS文件系统的挂载、SSH的配置以实现无密码访问、MPICH2的安装以及在建立并行计算环境时应注意的事项。此外，书中还介绍了并行计算的程序设计方法，如简单的并行程序、获取进程信息、消息传递功能、Monte Carlo法、Reduce操作、自定义数据结构传输以及MPI与MySQL数据库的结合应用。 第三篇从MPI转向云计算，指出MPI在分布式文件系统支持和应对节点失效方面的不足，探讨了如果使用MPI构建云计算系统可能面临的问题。 第四篇到第六篇则转向云计算的关键技术。Map/Reduce作为一种处理大规模数据的编程模型，其历史和实现被详细阐述，同时通过C语言实例和MPI的并行化Map/Reduce功能进行了比较。Hadoop技术是实现云计算的重要组成部分，书中对比了Hadoop与MPI在数据处理上的差异，解析了Hadoop的主从式结构，包括HDFS和Map/Reduce，以及GFS（Google File System）的影响。此外，还讨论了构建云文件系统的关键挑战，强调了云计算架构下服务器的重要性，特别介绍了Google服务器的设计理念和结构。 这份资源深入浅出地介绍了从并行计算过渡到云计算的关键技术和应用，对于理解云计算的原理、开发并行程序和实施大数据处理具有重要价值。无论是科研人员、开发者还是对云计算感兴趣的读者，都能从中获益匪浅。