本文關(guān)鍵詞： Hadoop平臺(tái) 科學(xué)計(jì)算仿真 master-slave對(duì)等結(jié)構(gòu) 磁流體動(dòng)力學(xué) 有限體積法　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)磁流體動(dòng)力學(xué)(MHD)仿真需要高計(jì)算能力的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種基于Hadoop分布式計(jì)算平臺(tái)的MHD仿真器。將Spark和Hama兩種分布式并行計(jì)算模型整合到Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中,分別用于支持內(nèi)存計(jì)算和整體同步并行計(jì)算。將Hadoop集群構(gòu)建成master-slave對(duì)等結(jié)構(gòu),解決全局同步和局部同步問(wèn)題。最后,在Hadoop集群上,利用有限體積法和黎曼問(wèn)題來(lái)求解MHD方程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該仿真器能夠精確模擬MHD,同時(shí)大大縮短了仿真計(jì)算時(shí)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(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;太原理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61373100) 山西省教育廳教學(xué)改革資助項(xiàng)目(J2014120,J2015121)
【分類號(hào)】：O361.3;TP338.8
【正文快照】： 0引言計(jì)算機(jī)仿真是分析物體性質(zhì)、求解復(fù)雜問(wèn)題時(shí)經(jīng)常用到的實(shí)驗(yàn)方法。如果一個(gè)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(jì)算能力非常高的平臺(tái)才能很好地執(zhí)行。單獨(dú)計(jì)算機(jī)和普通串行程序面對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理已顯得越來(lái)越無(wú)力[1],在這種情況下,并行機(jī)和并行計(jì)算應(yīng)運(yùn)而

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