Motor Dapper DataFlow El tiempo de ejecución de ejecución de programas distribuidos y paralelos
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Motor Dapper DataFlow Clasificación y resumen

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repartido ejecución paralelo Ejecución distribuida del programa Paralelamente la ejecución del programa

Motor Dapper DataFlow Descripción

El tiempo de ejecución de ejecución de programas distribuidos y paralelos. Dapper (tiempo de ejecución de ejecución de programas distribuidos y paralelos) es una herramienta para domar las complejidades del desarrollo de la computación de la nube y la red a gran escala, lo que permite al usuario crear cálculos distribuidos de los elementos esenciales, el código que se ejecutará, lo que vivimos en interesante. Vivimos en interesante Los tiempos, donde los avances en las ciencias dependen cada vez más de la creciente disponibilidad y la abundancia de recursos computacionales en red, en red. Con la ayuda de la nube o la red, los cálculos que de otra manera se realizarían durante días en una sola máquina de escritorio ahora tienen formulaciones distribuidas y / o paralelas que pueden agitarse, en cuestión de horas, las entradas se establecen diez veces más grandes en cien máquinas. . Porque puede ser seductor como la idea de fuerza en los números, tener solo hardware físico no es suficiente: un programador tiene que navegar por el cálculo real que se ejecutará en él. En consecuencia, el alto valor realizado en el esfuerzo humano y la creatividad requiere un entorno de programación que permite, e incluso fomenta la expresión sucinta de los cálculos distribuidos, y, sin embargo, al mismo tiempo, no sacrifica la generalidad.dapper, permanente para el tiempo de ejecución de ejecución de programas distribuidos y paralelos, Es una herramienta de este tipo para salvar las especificaciones de alto nivel del científico / programador que capturan la esencia de un programa, con los mecanismos de bajo nivel que reflejan las realidades desagradables de la computación distribuida y paralela. Bajo su enfoque orientado a los flujo de datos, DAPPER permite a los usuarios codificar localmente en Java y ejecutar a nivel mundial en la nube o la red. El usuario escribe primero Codelets, o pequeños fragmentos de código que realizan tareas simples y no, en sí mismas, constituyen un programa completo. Posteriormente, él o ella especifica cómo esos códices, vistos como vértices en el flujo de datos, transmiten datos entre sí a través de las relaciones de borde. El gráfico de flujo de datos acíclico dirigido resultante es un programa completo interpretable por el servidor DAPPER, que, al ser contactado por los clientes de trabajadores de larga duración, puede coordinar una ejecución distribuida. El modelo Dapper, el usuario ya no debe preocuparse por tradicionalmente. Aspectos hoc de la gestión de la nube o la cuadrícula, que incluyen el manejo de interconexiones y dependencias de datos, recuperándose de errores, distribución de código y trabajos de inicio. Tal vez, lo que es más importante, proporciona una clave de herramientas y tiempo de ejecución basados ​​en Java para enmarcar casi todos los cálculos distribuidos de grano grueso en un formato consistente que permite la implementación rápida y un fácil transporte a otros investigadores. Aquí hay algunas características clave del "motor de flujo de datos DAPPER": · Un sistema de distribución de código que permite que el servidor DAPPER transmita el código de programa Requisite a través de la red y los clientes lo cargan dinámicamente. Una consecuencia de esto es que, restringe los ejecutables externos, las actualizaciones de los programas DAPPER solo deben suceder en el lado del servidor. · Un potente método de incrustación de subbow para modificar dinámicamente el gráfico de flujo de datos en tiempo de ejecución. · Un tiempo de ejecución en Vanilla Java, un lenguaje en el que muchos no tienen ninguna duda familiar con. Aparte del requisito de un JVM reciente y opcionalmente el punto de Graphviz, Dapper es autónomo. · Un protocolo de control robusto. El servidor DAPPER espera que cualquier número de clientes falle, en cualquier momento, y tiene políticas de re-ejecución y tiempo de espera personalizables para hacer frente. En consecuencia, se puede iniciar y detener a los clientes (de larga duración) sin temor a poner en un estado completo en un estado inconsistente. · Semántica flexible que permiten transferencias de datos a través de archivos o transmisiones TCP. · Interoperabilidad con firewalls. Dado que su nube o cuadrícula local probablemente se sienta detrás de un firewall, hemos ideado semántica especial para transferir transferencias de datos. · Términos de licencias liberales. La dapper se libera bajo la LGPL para evitar la contaminación de su base de código. · Operación como una aplicación incrustada. Un manual de usuario describe la API de programación que los usuarios pueden seguir para ejecutar el servidor DAPPER dentro de una aplicación como Apache Tomcat. · Operación como una interfaz de usuario independiente. Con él, uno puede ejecutar las demostraciones de los estantes y aprender conceptos básicos de los ejemplos visuales. Al seguir un conjunto mínimo de convenciones, uno puede luego agrupar los propios programas DAPPER como archivos de ejecución y luego obtener el estado de flujo de datos en tiempo real y la retroalimentación de depuración. Requisitos: · Java 2 Edición estándar Medio de ejecución ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Señaló la abstracción del lío de flujo, de modo que los usuarios ahora puedan asociar los metadatos con los flujos de datos y sus nodos. · Se corrigió una pérdida de memoria en el servidor DAPPER. · Se agregaron etiquetas de Docla de Apiviz para que las relaciones entre las clases se puedan visualizar mejor. · Añadido Apiviz para la visualización de las dependencias en Javadoc. · Se corrigió un pequeño error en el ejecutable BuildandRest. · El proceso de compilación ahora está totalmente integrado con Apache Ivy. La distribución de la fuente ahora se envía más largas con el SST. En su lugar, las dependencias se descargan automáticamente; Afectando eso, uno puede descargar la fuente SST, compilarla y publicar en un repositorio local. Consulte el manual del usuario para más detalles. · Proceso de compilación actualizado y eliminó los pasos redundantes. · Derechos de autor y avisos de autorización normalizados en todos los archivos. · Java 1.6 ahora está obligado a construir y ejecutar. · Cambie el proceso de compilación para usar Apache Ivy, lo que significa que las dependencias externas ya no tienen que empaquetarse con la distribución principal de SST. · Se agregó el objetivo 'Doxygen' para construir el proceso para que se puedan documentar los componentes nativos.

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