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并行计算编程模型及系统架构研究一、综述随着信息技术的飞速发展，计算任务的数量和复杂性呈现出迅速增长的态势。
传统的单处理器计算系统已经无法满足这些日益增长的需求，因此并行计算技术在众多领域得到了广泛的关注和研究。
并行计算编程模型及系统架构的研究不仅具有理论价值，而且在实际应用中具有广泛的意义。
在过去的几十年里，人们提出了许多并行计算编程模型，包括共享存储模型、分布式内存模型和图形处理器模型等。
这些模型各自具有一定的优势和局限性，适用于不同类型的应用场景。
本文将对这些并行计算编程模型及系统架构进行综述，以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
随着芯片技术的发展，硬件性能得到了极大的提升，这为新并行计算模型的出现提供了物质基础。
随着计算机体系结构的改进，如多核处理器、GPU和分布式计算机系统等，也为新并行计算模型的实现提供了可能。
在并行计算编程模型方面，本文将重点关注共享存储模型、分布式内存模型和图形处理器模型等方面的研究进展。
在分布式内存模型方面，本文将介绍一致性哈希、目录一致性协议等相关技术。
在图形处理器模型方面，本文将探讨通用计算GPU和图形处理器编程模型（GPGPU）的发展及其在密码学、科学计算和机器学习等领域的应用。
在并行计算系统架构方面，本文将分析多种计算系统的结构，如层次结构、众核计算系统和可扩展计算系统等。
本文还将关注如何提高并行计算系统的可扩展性、性能和容错性等方面的研究。
本文将对并行计算编程模型及系统架构进行深入的综述，为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
1. 并行计算的重要性与挑战随着信息技术的飞速发展，数字数据处理和存储的需求呈现出爆炸性增长。
在这种背景下，并行计算逐渐成为解决复杂计算问题和提高计算效率的关键手段。
并行计算不仅能够缩短计算时间，提高资源利用率，还能为多学科领域的研究提供强大的支持，推动科学研究的进步。
提升计算效率：并行计算通过在多个处理器上同时执行多个任务，显著提高了计算速度，缩短了问题的解决周期。
第29卷第2期物 探 与 化 探Vol.29,No.2 2005年4月GE OPHYSI CAL&GE OCHE M I CAL EXP LORATI O N Ap r.,2005 地球物理测井数据格式及面向对象的数据读取李河,王祝文,李舟波,丁永浩(吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林长春 130026)摘要:在进行地球物理测井数据处理或解释软件开发时,只有知道所处理的测井数据的格式,才能正确地进行读取、格式转换、数据处理以及绘图等工作。
在对EC L I PS5700数控测井系统XTF文件格式分析的基础上,基于内存映射文件技术,采用面向对象的方法创建了XTF文件数据读取类,实现了大数据量XTF文件数据的快速读取,也可为其它格式测井数据的格式转换和数据处理提供技术参考。
关键词:地球物理测井;数据读取;XTF文件格式;内存映射文件中图分类号:TP311;P631 文献标识码:A 文章编号:1000-8918(2005)02-0174-05 在进行地球物理测井数据处理或解释软件开发时,了解测井数据文件的记录格式非常重要,只有知道所处理的测井数据的格式,才能正确地进行数据的读取、格式转换、数据处理以及绘图等工作[1-3]。
我们在开发Geo W ell测井解释系统时,要处理ECL I PS5700数控测井系统XTF格式文件。
当测量井段很深时,数据量一般比较大,如果XTF文件中含有各类成像测井数据,数据量就更大,会出现数据读取和处理速度慢、内存不足等问题,因此,需要研究XTF文件的格式,研究快速读取数据的技术,来解决上述这些问题。
1 XTF文件格式分析ECL I PS5700数控测井系统在国内各油田使用较为广泛。
虽然ECL I PS5700操作手册中提供了关于XTF文件的数据格式说明,但是许多关键参数的说明并不清楚,对数据块的存放也没有提及[4],这就使得直接对XTF格式文件进行数据处理和格式转换等工作无法正常进行。
162014年5月上 第9期 总第189期随着电子商务的不断发展,网络交易的安全问题成为各大网站和商家关心的问题。
网络交易安全事件的根源是计算机软件中存在的安全漏洞,所以检测和修正软件中的安全漏洞就可以杜绝安全事件的发生[1]。
正是从这个层面出发,本文对计算机软件安全漏洞检测技术的应用进行研究。
1 计算机软件安全漏洞概述计算机软件安全漏洞指的是计算机软件自身存在的编写缺陷,黑客利用这些漏洞非法访问系统资源,或者对计算机软件与计算机硬件造成损害。
电脑用户通过安装防火墙和杀毒软件,来保护系统自身的安全[2]。
目前,使用最多的第三方软件是360杀毒软件、金山毒霸以及瑞星防火墙等等,但是这些软件不能从根本上弥补软件自身的漏洞。
如果这些软件自身运行不好,还会给软件带来更大的安全隐患。
2 计算机软件安全漏洞检测技术分析计算机安全漏洞自动化检测技术的出现,可以提高软件漏洞的检测效率。
目前,计算机安全漏洞自动化检测技术,主要为动态检测技术和静态检测技术。
动态检测技术指的是在源代码不变的前提下对计算机程序进行动态检测。
动态监测技术主要是对运行环境进行修改,虽然能对存在的漏洞进行有效的检测,但会造成一些新的安全隐患,可能会对计算机系统正常运行造成影响。
主要包括非执行栈、非执行堆、内存映射、安全共享库、沙箱以及程序解释等等。
以非执行栈为例,应对栈攻击最直接有效的方法就是让栈停止工作,可以有效的拦截黑客恶意代码,但在应用中有致命缺点,即需在操作层中进行相应的设置或修改,运用不当可能会对计算机系统性能造成伤害,特别是当栈漏洞与堆溢出漏洞同时出现时更易出现问题。
又如内存映射,利用内存映射技术可以将黑客所要攻击的代码页映射到随机地址上,会给黑客造成困扰,让黑客花更多的时间查找地址(可能找不到),所以该技术不用修改代码,而只需要重新链接。
再如沙箱,该技术阻止黑客攻击主要是限制访问,其效果主要由定义策略全面与否决定,若定义策略合理且严格就能有效的防止黑客攻击,但过于严格又会影响程序的正常利用,除此以外,若黑客利用本地变量进行入侵,则沙箱技术就失去作用。
大数据存储方式概述随着信息社会的发展，越来越多的信息被数据化，尤其是伴随着Internet的发展，数据呈爆炸式增长。
从存储服务的发展趋势来看，一方面，是对数据的存储量的需求越来越大，另一方面，是对数据的有效管理提出了更高的要求。
首先是存储容量的急剧膨胀，从而对于存储服务器提出了更大的需求；其次是数据持续时间的增加。
最后，对数据存储的管理提出了更高的要求。
数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。
随着数字图书馆、电子商务、多媒体传输等用的不断发展，数据从GB、TB 到PB量级海量急速增长。
存储产品已不再是附属于服务器的辅助设备，而成为互联网中最主要的花费所在。
海量存储技术已成为继计算机浪潮和互联网浪潮之后的第三次浪潮,磁盘阵列与网络存储成为先锋。
一、海量数据存储简介海量存储的含义在于，其在数据存储中的容量增长是没有止境的。
因此，用户需要不断地扩张存储空间。
但是，存储容量的增长往往同存储性能并不成正比。
这也就造成了数据存储上的误区和障碍。
海量存储技术的概念已经不仅仅是单台的存储设备。
而多个存储设备的连接使得数据管理成为一大难题。
因此，统一平台的数据管理产品近年来受到了广大用户的欢迎。
这一类型产品能够整合不同平台的存储设备在一个单一的控制界面上，结合虚拟化软件对存储资源进行管理。
这样的产品无疑简化了用户的管理。
数据容量的增长是无限的，如果只是一味的添加存储设备，那么无疑会大幅增加存储成本。
因此，海量存储对于数据的精简也提出了要求。
同时，不同应用对于存储容量的需求也有所不同，而应用所要求的存储空间往往并不能得到充分利用，这也造成了浪费。
针对以上的问题，重复数据删除和自动精简配置两项技术在近年来受到了广泛的关注和追捧。
重复数据删除通过文件块级的比对，将重复的数据块删除而只留下单一实例。
这一做法使得冗余的存储空间得到释放，从客观上增加了存储容量。
二、企业在处理海量数据存储中存在的问题目前企业存储面临几个问题，一是存储数据的成本在不断地增加，如何削减开支节约成本以保证高可用性；二是数据存储容量爆炸性增长且难以预估；三是越来越复杂的环境使得存储的数据无法管理。
Windows共享内存C++及C#实现FileMapping⽤于将存在于磁盘的⽂件放进⼀个进程的虚拟地址空间，并在该进程的虚拟地址空间中产⽣⼀个区域⽤于“存放”该⽂件，这个空间就叫做File View，系统并同时产⽣⼀个File Mapping Object（存放于物理内存中）⽤于维持这种映射关系，这样当多个进程需要读写那个⽂件的数据时，它们的File View 其实对应的都是同⼀个File Mapping Object，这样做可节省内存和保持数据的同步性，并达到数据共享的⽬的。
当然在⼀个应⽤向⽂件中写⼊数据时，其它进程不应该去读取这个正在写⼊的数据。
这就需要进⾏⼀些同步的操作。
下边来看⼀下具体的API。
CreateFileMaping 的⽤法：HANDLE CreateFileMapping( //返回File Mapping Object的句柄HANDLE hFile, // 想要产⽣映射的⽂件的句柄LPSECURITY_ATTRIBUTES lpAttributes, // 安全属性（只对NT和2000⽣效）DWORD flProtect, // 保护标致DWORD dwMaximumSizeHigh, // 在DWORD的⾼位中存放File Mapping Object // 的⼤⼩DWORD dwMaximumSizeLow, // 在DWORD的低位中存放File Mapping Object // 的⼤⼩（通常这两个参数有⼀个为0）LPCTSTR lpName // File Mapping Object的名称。
);1) 物理⽂件句柄任何可以获得的物理⽂件句柄，如果你需要创建⼀个物理⽂件⽆关的内存映射也⽆妨，将它设置成为 0xFFFFFFFF(INVALID_HANDLE_VALUE)就可以了.如果需要和物理⽂件关联，要确保你的物理⽂件创建的时候的访问模式和"保护设置"匹配，⽐如: 物理⽂件只读，内存映射需要读写就会发⽣错误。
Linux内存管理分析与研究随着计算机技术的不断发展，操作系统在计算机系统中扮演着越来越重要的角色。
作为开源操作系统领域的佼佼者，Linux被广泛用于各种应用场景，包括服务器、桌面、嵌入式系统等。
内存管理是操作系统核心功能之一，对于系统性能和稳定性具有重要影响。
本文将对Linux内存管理进行深入分析，并探讨其存在的问题与解决方案。
Linux内存管理采用分页和分段技术，将物理内存划分为大小不同的页框或段框，以便更有效地利用和管理内存资源。
Linux通过将内存分为内核空间和用户空间，实现了内存的隔离和保护，同时允许用户进程使用不同的内存空间。
Linux内存管理存在的一个主要问题是内存分配不均。
由于内存分配是基于页框或段框的，当某些进程需要更多内存时，操作系统会从空闲的内存页框中分配内存。
然而，在实际情况中，由于页框大小固定，当需要分配大量内存时，可能会造成内存分配不均的情况。
另一个问题是浪费空间。
Linux为了提高内存利用率，采用了一种称为内存分页的技术。
然而，在某些情况下，当进程不再需要使用内存时，操作系统并不会立即将内存页框回收，而是保留在内存中以备将来使用，这可能会导致内存空间的浪费。
针对内存分配不均的问题，可以采取交换技术。
交换技术是一种将进程使用的内存部分移至磁盘上，以腾出更多内存供其他进程使用的方法。
在Linux中，可以使用瑞士文件系统（Swiss File System，SFS）作为交换设备，将不常用的内存页框交换到磁盘上，以便在需要时重新加载。
为了解决内存浪费问题，可以优化内存分配算法。
Linux中使用的内存分配算法是基于伙伴系统的，该算法会跟踪每个内存块的空闲状态。
当需要分配内存时，伙伴系统会选择一个适当大小的空闲块，并将其划分为所需的内存大小。
为了避免内存浪费，可以采取以下措施：增加空闲内存块的大小，以便更好地适应大内存需求；引入动态内存分配机制，使操作系统能够在需要时分配和回收内存；定期清理不再使用的内存块，以便及时回收内存空间。
Hadoop基础(习题卷3)第1部分：单项选择题，共54题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（）A)更有效B)相当C)不具备可比性D)无效答案:A解析:2.[单选题]下列选项中，不是CouchDB的复制中的特点是：A)使用优先列表B)复制过程是逐步进行C)允许分区复制D)支持智能文档模式答案:A解析:3.[单选题]从HDFS下载文件，正确的shell命令是（）。
A)-getB)-appendToFileC)-putD)-copyFromLocal答案:A解析:4.[单选题]关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是?A)存储客户端上传的数据的数据块B)一个DataNode上存储的所有数据块可以有相同的C)DataNode之间可以互相通信D)响应客户端的所有读写数据请求,为客户端的存储和读取数据提供支撑答案:B解析:5.[单选题]在Java中，一个线程如果调用了sleep()方法，能唤醒它的方法是A)notify()B)resume()C)run()D)以上都不是，时间到了会自动继续执行答案:D解析:6.[单选题]软件是大数据的_________。
A)核心解析:7.[单选题]_______模式，只适合于Hive简单试用及单元测试。
A)单用户模式B)多用户模式C)多用户远程模式D)单用户远程模式答案:A解析:8.[单选题]下列关于Hive描述错误的是（）。
A)hive学习成本低，支持标准的SQL语法B)hive运行效率低，延迟高C)HQL的表达能力有限D)Hive支持迭代计算答案:D解析:9.[单选题]下面哪个选项不是我们需要Hadoop的主要原因（）A)我们需要处理PB级别的数据B)为每个应用建立一个可靠的系统是很昂贵的C)几乎每天都有结点坏掉D)把一个任务分割成多个子任务的方式是不好的答案:D解析:10.[单选题]为了让集群中的机器能够正常通信，所有集群的IP必须设置成静态IP，防止机器重启之后而找不到机器的情况，那么IP地址配置需要修改那个文件（）A)ifcfg-loB)network-functionsC)ifcfg-ens33D)network-functions-ipv6答案:C解析:11.[单选题]Spark生态系统组件Spark Streaming的应用场景是？A)基于历史数据的数据挖掘B)图结构数据的处理C)基于历史数据的交互式查询D)基于实时数据流的数据处理答案:D解析:12.[单选题]关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是？A)DataNode之间都是独立的，相互之间不会有通信B)存储客户端上传的数据的数据块C)响应客户端的所有读写数据请求，为客户端的存储和读取数据提供支撑13.[单选题]Hadoop2.x版本中的数据块大小默认是多少? ()A)64MB)128MC)256MD)512M答案:B解析:14.[单选题]HDFS分布式文件系统的特点为____________。
◎研动态旷"使用Windows共哮内存毎术实现Python与C/C卄程序|聖叙樹递梁斌I臨沁J，）療敷療錨莎Python是一门高级编程语言，它具有简单易懂、开发效率高的优点。
但是在使用Python语言编程的过程中，包括进行RPLIDAR数据通讯和解析时，发现单个工作周期的时长达到了0.4~0.5s,造成采样频率过低，严重影响了最终计算结果的准确度。
通过对程序各模块进行分析、测试，发现绝大部分时间都消耗在与RPLI-DAR的数据通讯和解析上，每读取1个周期（360。
）的数据要耗时0.4s左右，大大降低了程序的执行速率。
为了进行耗时对比分析，又使用C++语言编程，并通过调用RPLIDAR的SDK 开发库，完成与RPLIDAR的数据通讯和解析，发现速度明显提升，读取、解析1个周期的数据只需要0.08-0.12s,仅为Python程序的1/4左右。
经过原因分析，发现执行Python程序时，首先会将.py文件中的源代码通过Python解释器翻译成byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）去执行编译好的byte code;而C/C++语言编译完后就是可直接在处理器上运行的机器码。
因此相比C/C++而言，Python的运行速度比较慢。
鉴于此，我们可以用C/C++编写需要频繁运行且耗时较长的底层应用程序，而用Python完成数据存储、应用、展示等上层部分，同时使用共享内存技术实现不同应用之间的数据传递。
本文进行总结。
方案及其实施解决方案针对应用程序对快速响应与数据处理的实际需求，给出解决方案：（1）用C卄语言编写RPLIDAR数据通讯、解析程序。
由于此类应用的运算量大、耗时长，对运行速度要求高，因此，使用运行速度更快的C++语言来完成，以满足程序对速度的要求，并将运算结果按照一定格式写入共享内存块中。
（2）用Python语言编写数据后期处理功能模块。
android sharedmemory用法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Android SharedMemory是一种用于在多个进程之间共享数据的机制。
它允许不同应用程序之间共享大块内存，这对于需要高性能数据交换的应用程序非常有用，比如多媒体应用程序或游戏。
在Android系统中，每个进程都有自己的独立地址空间，因此默认情况下进程之间不能直接共享内存。
但是Android SharedMemory 提供了一种方法让不同进程之间可以共享内存块。
这种共享内存块创建的共享内存区域可以由不同进程映射到自己的地址空间中，从而实现数据共享。
SharedMemory的用法非常简单，首先需要创建一个SharedMemory对象，然后使用该对象创建一个共享内存区域，并将数据写入其中。
接着，其他进程可以通过SharedMemory对象来访问共享内存区域，即可以将这个内存区域映射到自己的地址空间，并读取其中的数据。
在Android中，可以使用SharedMemory API来实现SharedMemory的功能。
下面是一个基本的SharedMemory用法示例：1. 创建SharedMemory对象SharedMemory sharedMemory =SharedMemory.create("shared_memory_name", 1024);这行代码创建了一个名为"shared_memory_name"，大小为1024字节的共享内存区域。
2. 写入数据这段代码将"Hello, SharedMemory!"这个字符串写入了共享内存区域中。
3. 读取数据SharedMemory sharedMemory =SharedMemory.create("shared_memory_name", 1024);ByteBuffer byteBuffer = sharedMemory.mapReadOnly();byte[] data = new byte[1024];byteBuffer.get(data);通过上面的示例，我们可以看到SharedMemory的基本用法。
