Ray是一个开源的统一框架,用于扩展AI和机器学习这种Python Application。它为并行处理提供了计算层,最大限度地降低了运行分布式独立服务和end-to-end机器学习工作流的复杂性。基本的架构如下: 1.1 Ray AI Libraries 一组开源、Python、特定领域的库,为机器学习工程师、数据科学家和研究人员提供可扩展和统一的机器学习应...
Apache Hadoop 这是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理大规模数据集。它包括Hadoop Distributed File System(HDFS)和MapReduce计算模型。 Apache Spark 这是一个快速、通用的分布式计算系统,支持多种计算模型,如批处理、流处理和机器学习等。 Apache Flink 这是一个分布式流处理框架,支持低延迟、高吞吐量的流处理和...
一、Ray分布式计算框架简介 Ray是一个开源的分布式计算框架,用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API,使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码,而无需担心底层的复杂性。Ray支持多种编程范式,包括任务并行、Actor模型、分布式对象存储等。 二、Ray的安装 首先,确保你的Python环境已经安装,并且可以通过pip安装Ray。...
Giraph:Facebook 基于 Pregel 思想的开源实现。 Gemini:清华大学基于 Pregel 思想进行了多项改进的实现,性能优秀。仅提供免费 Demo,商业版不开源。 KnightKing:针对 Walker 游走类算法专门设计的图计算框架,不具有通用性。 GraphX:Apache 基金会基于 Spark 实现的图计算框架,社区活跃度较高。 GraphLab(PowerGraph):商...
"Ray"是一个开源的分布式计算框架 "Ray"是一个开源的分布式计算框架,用于构建大规模的并行和分布式应用程序。它提供了一套简单的API,让开发者能够轻松实现并行和分布式计算,而无需深入了解底层的并发或通信细节。Ray的设计目标是高性能、易用性和通用性,支持多种计算模式,包括批处理、流处理、机器学习和强化学习等...
虽然说是史海钩沉系列,但 Ray 是一个十足年轻的开源项目。Ray 的正式出现是在 RISELab 的论文 Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications 中,论文是在 17 年发布的。Ray 是一个分布式的计算框架,它面向的是大规模机器学习和强化学习场景。Talk is cheap,现在给你看看代码 :-) >>> import ray...
PowerJob是一个为企业级应用设计的分布式任务调度与计算框架。它旨在提供一个统一的调度中心(powerjob-server),使得旗下所有业务线应用只需要依赖powerjob-worker即可接入获取任务调度与分布式计算能力。PowerJob的设计目标是简化任务调度的复杂性,降...
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,在很多大型网站上都已经得到了应用,如亚马逊、Facebook和Yahoo等等。对于我来说,最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。服务集成平台的日志量将会很大,而这也正好符合了分布式计算的适用场景(日志分析和索引建立就是两大应用场景)。
本文介绍了GridGain这一开源并行计算框架,它以其高效的分布式计算能力,在与JBoss和Spring框架的无缝集成中展现出强大的性能与扩展性。通过丰富的代码示例,展示了GridGain在实际开发场景中的应用,帮助读者更好地理解其功能与优势。 关键词 GridGain, 开源框架, 分布式计算, JBoss集成, 代码示例 ...
雷锋网 AI 科技评论按:日前,阿里巴巴正式开源分布式科学计算引擎 Mars。Mars 是由阿里巴巴统一大数据计算平台 MaxCompute 研发团队历经一年多研发的基于张量的统一分布式计算框架,用其进行科学计算时,不仅使得完成大规模科学计算任务从 MapReduce 实现上千行代码降低到 Mars 数行代码,还能大幅度地提升科学计算性能。 对于科...