【摘 要】
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针对Hadoop MapReduce框架实现迭代算法效率不高的问题，提出了基于Spark RDDs（Resilient Distributed Datasets）的大规模线性有限元并行算法，探索在云平台上有效地实现迭代算法。
【机 构】
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华中科技大学力学系,广东省建筑科学研究院集团股份有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(11172110)资助项目
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针对Hadoop MapReduce框架实现迭代算法效率不高的问题，提出了基于Spark RDDs（Resilient Distributed Datasets）的大规模线性有限元并行算法，探索在云平台上有效地实现迭代算法。在Hadoop＋Spark实验室集群上，通过空间桁架进行算例验证，并与基于Hadoop MapReduce的线性有限元并行算法进行性能比较。结果表明，在本文搭建的集群上，基于RDDs的并行算法能求解15000000个自由度的空间桁架问题，远大于Hadoop平台上的3000000个自由度
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