【摘 要】
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当今诸多工程问题及科学研究中，都面临着大数据处理和高性能计算任务的双重挑战。基于内存计算技术提出的分布式处理框架Spark已在学术和工业界得到了广泛的应用，但其MapReduce-like的编程模型在任务间无法进行通信，导致科学计算中的数值算法无法进行高效实现。针对上述问题，研究了一种Spark内存计算与MPI消息传递模型相结合的解决方案，充分利用内存访问存取快速的特点和MPI的多种高性能通信机制
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.11775249）；
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当今诸多工程问题及科学研究中，都面临着大数据处理和高性能计算任务的双重挑战。基于内存计算技术提出的分布式处理框架Spark已在学术和工业界得到了广泛的应用，但其MapReduce-like的编程模型在任务间无法进行通信，导致科学计算中的数值算法无法进行高效实现。针对上述问题，研究了一种Spark内存计算与MPI消息传递模型相结合的解决方案，充分利用内存访问存取快速的特点和MPI的多种高性能通信机制，解决了Spark编程模型表达能力不足的缺陷，同时为MPI提供了面向数据的DAG计算方式。通过对Spark内部的运行环境和调度系统进行修改，使得MPI在Spark中得以无缝融合，为高性能计算和大数据任务提供了一个统一的内存计算系统。测试结果表明，在数值计算和迭代算法上相比Spark至少有50%的性能提升。
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