高性能计算机的处理方式有什么？这就是大数据工程师的好帮手

高性能计算应用通常使用并行算法，根据一定的规则将一个大的公共问题划分为许多小的子问题，并在集群中的不同节点上进行计算。之后，对这些小问题的结果进行处理，并将其合并为原始问题的最终结果。一般来说，这些小问题的计算可以并行进行，从而缩短问题的处理时间，提高系统的运行速度。

高性能计算最典型的三种数据处理包括：创建输入数据、运行分析处理应用程序和结果存档管理。

一、高性能计算机的处理方式有什么——创建输入数据

创建数据的安全性、可靠性和一致性非常重要。如果丢失了输入数据，通常可以通过重新运行应用程序来重新生成丢失的数据。在许多高性能环境中，重新创建数据不仅代价高昂，而且不可能重新生成数据。因此，高性能数据创建的价值往往无法用金钱来衡量。

二、高性能计算机的处理方式有什么——应用程序分析与处理

在分析与处理阶段，保证执行应用程序的读写性能是提高性能分析效率和项目周期的关键。这可能需要一个高性能的可扩展存储系统来满足吞吐量和存储容量要求。

三、高性能计算机的处理方式有什么——数据归档

在高性能环境下，不同属性的数据在数据生命周期的不同阶段的价值是不同的。存档为主要应用程序和项目释放了主存储空间。如何利用不同的存储介质来存储不同的数据，是降低高性能环境下数据生命周期总成本的关键。

高性能计算的分析效率取决于计算能力、带宽和存储容量。如何通过数据密集型计算保证海量数据并行处理的稳定性能和可扩展能力，是保证高性能处理能力和效率的关键。

高性能计算集群系统中的节点可以分为计算节点和存储节点。存储节点是指集群系统的数据存储和数据服务器。如果需要存储TB级数据，通常需要部署并行文件系统和多个IO服务器;计算节点的功能是执行计算。许多计算节点都有IO流量瓶颈。当计算任务分布到多个计算节点时，最终需要对存储进行聚合。高性能计算中的计算节点可以是服务器、主机、工作站，甚至是笔记本电脑。计算节点对统一存储的需求以及各节点采集的IO流量对存储的影响是每一次高性能计算必须考虑的因素。

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