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gaoisbest金虫 (小有名气)
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2013年第一天在线等待求助...
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我要用java Swing做一个桌面应用软件，其中一个功能是分析大量数据。假设每次需要分析的数据大小约为几G，自己的一台计算机完成这个计算耗时太多，故想实现简单的并行计算功能，即利用局域网（局域网很小，比如就是一个办公室，共有5台个人PC组成的局域网）内其他电脑并分配计算任务给它们，最终返回计算结果。为了能与其他电脑通信，其他电脑中也安装该软件。分析数据时，处理数据的规则是固定的，其它电脑总是用需要执行完全相同的运算过程，而不是经常变化的。每个处理片段数据之间不存在依赖关系。 java RMI可以实现简单的分布式计算，但是我想使用某个成熟的框架来实现，现在的问题就是，选用何种方式来实现？我查阅了相关的资料，下面是对各种可能方案的分析： [1] MPI MPI传输数据和通信问题比较难解决；java 对MPI支持不足，java的一个框架实现MPJ Express(http://mpj-express.org/index.html)不太成熟，用户量不大。 [2] MapReduce MapReduce支持处理T级数据量，其实现Hadoop 基于分布式文件系统，感觉它对于该软件来说有些复杂。 [3] 网格计算 其java实现框架有GridGain(http://www.gridgain.com/) 和JPPF(http://www.jppf.org/)。 请问各位，上述三个解决方案中哪一个可以更适合的解决这个问题？是不是有其他更合适的解决方案和框架呢？ |
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