本文關(guān)鍵詞： Hadoop平臺 科學(xué)計算仿真 master-slave對等結(jié)構(gòu) 磁流體動力學(xué) 有限體積法　出處：《計算機應(yīng)用研究》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對磁流體動力學(xué)(MHD)仿真需要高計算能力的問題,設(shè)計了一種基于Hadoop分布式計算平臺的MHD仿真器。將Spark和Hama兩種分布式并行計算模型整合到Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中,分別用于支持內(nèi)存計算和整體同步并行計算。將Hadoop集群構(gòu)建成master-slave對等結(jié)構(gòu),解決全局同步和局部同步問題。最后,在Hadoop集群上,利用有限體積法和黎曼問題來求解MHD方程。實驗結(jié)果表明,該仿真器能夠精確模擬MHD,同時大大縮短了仿真計算時間。
[Abstract]:In order to solve the problem that MHD simulation needs high computational power. A MHD simulator based on Hadoop distributed computing platform is designed, which integrates two distributed parallel computing models, Spark and Hama, into the Hadoop ecosystem. It is used to support memory computing and global synchronous parallel computing respectively. The Hadoop cluster is constructed into master-slave peer structure to solve the problem of global synchronization and local synchronization. Finally. The finite volume method and Riemann problem are used to solve the MHD equation in Hadoop cluster. The experimental results show that the simulator can simulate the MHD accurately and reduce the simulation time greatly.
【作者單位】： 呂梁學(xué)院計算機科學(xué)與技術(shù)系;太原理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61373100) 山西省教育廳教學(xué)改革資助項目(J2014120,J2015121)
【分類號】：O361.3;TP338.8
【正文快照】： 0引言計算機仿真是分析物體性質(zhì)、求解復(fù)雜問題時經(jīng)常用到的實驗方法。如果一個程序中需要處理的數(shù)據(jù)規(guī)模非常大,那么就必須要有計算能力非常高的平臺才能很好地執(zhí)行。單獨計算機和普通串行程序面對大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理已顯得越來越無力[1],在這種情況下,并行機和并行計算應(yīng)運而

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本文編號：1489426