基于云计算与GPU的大数据挖掘比较

Hadoop分布式运算与GPU并行运算都是当前主流的大数据处理方式,但是两者又具有不同的特点和适用领域。本研究分别采用MapR educe和CUDA并行模式运行冒泡排序算法以对同一组大数据(大量在线影评数据)进行分析处理,同时比较两者的性能差异。实验结果表明,由于受主机内存,以及CPU与GPU之间频繁通信的影响,GPU并行计算更适合于解决诸如科学运算等运算密集型问题,而Hadoop集群对于海量数据的分布式存储与并行运算具有更高的效率,更适合于处理数据密集型问题。