批量计算框架

批量计算框架是一种用于处理大规模数据集的计算模型。批量计算的流程通常表现为:

汇总数据

从各种数据源收集和整合数据,形成大规模数据集。

集成于数据库(DB)中

将汇总的大规模数据集存储在数据库或数据仓库中,以便后续处理和分析。

取出分析

从数据库中提取数据集,进行批量分析和处理。

批处理系统在设计时充分考虑了数据的体量,能够提供足够的计算资源来处理海量数据。无论是直接从持久存储设备(如磁盘)处理数据集,还是先将数据集加载到内存中,批处理系统都能高效运行。

Apache Hadoop

是一个流行的批量计算框架,源自于 Google 的 MapReduce 编程模型。Hadoop MapReduce 通过实现相关算法和组件堆栈,使得大规模批处理技术变得易于使用。

可扩展性

与其他技术相比,Hadoop 具有较高的可扩展性,能够在配置较低的硬件环境中运行,从而降低了批量计算的成本。

批量计算框架

基于 Hadoop 的批量计算框架广泛应用于对海量数据进行 ETL(提取、转换、加载)、数据分析、机器学习等任务。


批量计算软件

批量计算软件是一种云计算服务,旨在高效处理大量需要批量执行的任务。使用批量计算软件,用户无需关注底层基础设施的配置和管理,只需专注于编写批处理作业的代码并将其打包到容器中。用户可以指定执行参数、依赖关系等,然后将批处理作业提交到云服务器进行执行。批量计算软件具有以下优势:

与主流批量计算引擎和语言集成

能够与常见的批量计算引擎(如 Apache Spark、Amazon Batch 等)和编程语言(如 Python、Java 等)进行无缝集成,支持多种批处理场景。

动态资源调配

根据用户提交的批处理作业要求,批量计算软件能够动态预置和扩展所需的云资源,如 Amazon EC2 实例、Spot 实例或 Fargate 容器实例,从而实现高效、弹性的资源利用。

支持松散和紧密集成工作负载

批量计算软件既能支持松散耦合的批处理作业,也能支持需要紧密集成的批处理工作负载。它提供了默认队列模式,帮助用户快速入门。

简化操作

用户只需关注批处理作业的编码,而无需关心底层基础设施的配置和管理,从而大大简化了批量计算的操作流程。

总之,批量计算软件通过提供自动化、弹性的资源管理和作业调度能力,使得用户能够高效、经济地运行大规模的批处理工作负载,满足各种批量计算需求。


批量计算应用

批量计算应用_金融服务

金融服务

在金融服务领域,批量计算可以在金融交易后分析当日进行的交易的成本、执行报告和市场表现。具体来说:

通过批量计算,金融机构可以高效地处理大量交易数据,计算每笔交易的成本和收益

批量计算可以自动生成交易执行报告,包括交易量、价格变动等关键指标

金融机构还可以利用批量计算分析市场表现,如股票、债券、外汇等金融产品的价格走势和交易量变化

批量计算的高性能和可扩展性使其能够及时处理大量金融数据,满足金融服务行业对实时分析的需求

批量计算应用_生命科学

生命科学

在生命科学领域,批量计算可以应用到生物制药的药物筛选过程中,快速搜索用于药物发现的小分子库。具体来说:

药物发现过程需要从数百万种化合物中筛选出潜在的药物分子

批量计算可以并行处理大量化合物数据,加快筛选过程

通过批量计算,研究人员可以快速搜索小分子库,找到与靶标蛋白结合的化合物

批量计算的高吞吐量和并行处理能力使其成为加速药物发现过程的有力工具

批量计算应用_数字媒体

数字媒体

在数字媒体领域,批量计算可以应用于视觉效果渲染,它能够自动执行内容渲染工作负载,并减少由于执行依赖性或资源调度而导致的人工干预需求。具体来说:

视觉效果渲染需要大量计算资源来处理高分辨率图像和视频

批量计算可以自动分配计算资源,并行渲染多个任务

通过批量计算,可以减少人工干预的需求,如解决任务依赖性或资源调度问题

批量计算的弹性扩展能力使其能够根据工作负载的变化动态调整计算资源


批量计算托管

批量计算托管是一项非常安全的云服务,它消除了操作第三方商业或开源批处理解决方案的需求。用户无需安装或管理批处理软件或服务器,只需提供以下内容:

计算执行的环境

指定运行批处理作业所需的操作系统、应用程序和相关配置。

命令

提供要执行的命令或脚本,用于处理输入数据并生成输出。

输入输出数据存放地址

指定输入数据和输出结果的存储位置,如亚马逊简单存储服务(Amazon S3)存储桶。

根据提供的信息,批量计算服务会自动从亚马逊云科技获取所需的弹性计算资源,并调度和执行批处理作业流程,以高效完成数以万计的批处理任务。

批量计算的主要优势包括:

降低运营复杂性

无需手动配置和管理批处理基础设施。

节省时间和成本

按需付费,无需预先投资建设数据中心。

专注于分析结果

用户可专注于分析结果和解决实际问题,而非运维工作。

批量计算非常适合企业、科研机构等组织,帮助它们避免高昂的前期投资,轻松扩展批处理能力。


批量计算与实时计算的区别

处理方式的差异

批量计算涉及自动运行软件程序(称为作业)而无需用户交互,通常按计划时间或根据需要执行。相比之下,实时计算则需要立即响应用户输入或事件,没有延迟。批量计算适用于高容量、重复性任务,如更新信息、生成报告和打印文档等,只要能在特定业务期限内可靠完成即可。而实时计算更适用于需要即时响应的交互式、面向用户的应用程序,如在线交易处理。

处理重点的差异

批量计算通常采用分区技术,将作业分散到多个处理器上以实现高速处理,而实时系统则更注重低延迟和响应性。随着对在线系统高可用性的要求不断提高,批量作业的运行窗口变得越来越受限制,以免影响在线系统。

数据处理模式的差异

批量处理涉及定期完成高容量、重复性的数据作业,数据是批量而非逐个处理的。它更适合于备份、过滤和排序等计算密集型任务。而流处理则是持续地摄取和处理实时到达的数据记录,实时更新指标、报告和统计数据,更适合需要低延迟的实时分析和响应功能。

总的来说,批量处理更适合在非高峰时段运行的偶尔高容量任务,而流处理则更适合连续的实时数据处理和分析。


批量计算的优势

批量计算的优势_降低单个输入的延迟

降低单个输入的延迟

批量处理可以通过在前一步完成后立即启动下一步,而不是等待整个批次完成,从而降低单个输入的延迟。这对于只需要一次从单个输入获取数据的应用程序很有好处,而不需要从所有记录中获取数据。

批量计算的优势_高速高容量处理

高速高容量处理

批量处理还允许通过与网格计算解决方案集成来分区批处理作业,从而实现高速、高容量处理。具有强大的输入/输出性能和垂直扩展能力的架构(如现代主机计算机)往往比替代方案提供更好的批处理性能。

批量计算的优势_高效批量操作

高效批量操作

批量处理通常用于高效的批量数据库更新、自动化交易处理以及通过提取、转换、加载(ETL)过程填充数据仓库。它还可用于对数字文件(如调整大小、转换或编辑一组图像)执行批量操作。

批量计算的优势_利用低峰时间

利用低峰时间

批量窗口期是在线活动较少的时间段,允许批量作业在不受交互式在线系统干扰的情况下运行。然而,随着对在线系统运行时间要求的扩大,批量窗口已缩小,从而增加了强调最大化在线数据可用性技术的重要性。

批量计算的优势_最小化人工干预

最小化人工干预

组织使用批量处理是因为它需要最少的人工交互,并使重复性任务的运行更加高效。批量处理允许您设置由数百万条记录组成的作业批次,在计算能力最容易获得时一起处理,从而减轻系统压力。现代批量处理还需要最少的人工监督或管理,因为系统会在出现问题时自动通知相关团队,从而允许管理人员采取放手管理的方式,并相信批量处理软件可以完成其工作。


批量计算的工作原理是什么

批量作业的自动化处理

批量计算是一种自动运行软件程序(称为作业)的方法。用户需要提交作业,但无需其他用户交互即可处理批量作业。批量作业可以在预定时间自动运行,也可以根据计算资源的可用性来运行。

提高效率的批量处理

早期的计算机只能一次运行一个程序。每个用户都会在预定的时间段内独占机器,他们会携带程序和数据(通常是打孔卡、磁带或纸带),加载程序、运行和调试,然后在完成后携带输出结果离开。随着计算机变得越来越快,设置和拆卸的时间占可用计算时间的比例越来越大,从而导致了批量处理的发展,以提高效率。

批量作业的资源分配

批量处理系统会根据批量作业的大小(如要读取和存储的批量文件行数、要从队列处理的消息数或要排序并发送到下一个应用程序的事务数)来分配运行批量作业所需的资源。在批量窗口期间,批量处理系统使用这些批量大小信息来有效分配资源运行批量作业。现代批量处理系统可以在本地或云中运行数十万个批量作业。

批量作业的调度和依赖

批量作业任务可以按顺序或同时运行,并设置依赖关系以确保某些任务在其他任务启动之前成功完成。批量作业还可以设置为按照重复的时间表运行,例如每月月底为订阅服务开具发票。


如何利用批量计算提高效率

批量处理能够通过多种方式提高效率。以下是一些关键点:

如何利用批量计算提高效率_利用现代批处理框架

利用现代批处理框架

现代批处理框架能够为高容量处理提供容错和可扩展性。将批处理应用程序与网格计算解决方案集成,可以将批处理作业划分到多个处理器上,从而提高速度。

如何利用批量计算提高效率_利用强大的I/O和垂直扩展能力

利用强大的 I/O 和垂直扩展能力

具有强大输入/输出性能和垂直扩展能力的架构(如现代主机计算机)往往比替代方案提供更好的批处理性能。

如何利用批量计算提高效率_利用脚本语言

利用脚本语言

随着批处理的发展,脚本语言也变得越来越流行。它们可以简化批处理作业的编写和管理。

如何利用批量计算提高效率_利用批处理窗口

利用批处理窗口

在线活动较少的时间段(批处理窗口)运行批处理作业,可以避免与交互式系统的干扰。

如何利用批量计算提高效率_利用切换技术

利用切换技术

切换技术(如将交易和数据切断以进行当天的批处理活动)也可以帮助管理不断缩小的批处理窗口。

如何利用批量计算提高效率_用于机器学习模型训练

用于机器学习模型训练

批处理还可用于训练机器学习模型。例如,电子商务网站可以按小时批量处理客户交易,以更新推荐模型,从而节省计算资源。

如何利用批量计算提高效率_利用主机操作系统的批处理功能

利用主机操作系统的批处理功能

像 IBM 主机 z/OS 操作系统这样的系统提供了高度精炼的批处理设施,包括作业控制语言、脚本语言和工作负载管理,以支持并发批处理和在线处理。



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