我是并行计算的新手，刚开始在 Amazon AWS 上试用 MPI 和 Hadoop+MapReduce。但我对何时使用一个而不是另一个感到困惑。
例如，我看到的一个常见的经验法则建议可以概括为...
- 大数据、非迭代、容错 => MapReduce
- 速度、小数据、迭代、非 Mapper-Reducer 类型 => MPI
但是，我还看到了 MPI (MR-MPI) 上的 MapReduce 实现，它不提供容错，但是 seems to be在某些基准测试中比 Hadoop 上的 MapReduce 更高效，并且似乎使用核外内存处理大数据。
相反，新一代 Hadoop Yarn 及其分布式文件系统 (HDFS) 上也有 MPI 实现 ( MPICH2-YARN )。
此外，MPI(Scatter-Gather、Checkpoint-Restart、ULFM 和其他fault tolerance)中似乎有一些条款模仿了 MapReduce 范例的几个特性。
Mahout、Mesos 和 Spark 如何适应这一切？
在 Hadoop MapReduce、MPI、Mesos、Spark 和 Mahout 之间(或它们的组合)之间做出决定时可以使用什么标准？
最佳答案
这个决定可能有很好的技术标准，但我还没有看到任何关于它的发布。似乎存在文化差异，据了解 MapReduce 用于筛选企业环境中的数据，而科学工作负载使用 MPI。这可能是由于这些工作负载对网络性能的潜在敏感性。以下是关于如何找出答案的一些想法:
许多现代 MPI 实现可以在多个网络上运行，但针对 Infiniband 进行了大量优化。 MapReduce 的典型用例似乎是在通过以太网连接的“白盒”商品系统集群中。快速搜索“MapReduce Infiniband”会找到 http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2511027这表明在 MapReduce 环境中使用 Infiniband 是一个相对较新的事物。
那么您为什么要在针对 Infiniband 高度优化的系统上运行？它比以太网贵得多，但具有更高的带宽、更低的延迟并且在网络竞争激烈的情况下具有更好的扩展性(引用:http://www.hpcadvisorycouncil.com/pdf/IB_and_10GigE_in_HPC.pdf)。
如果您的应用程序对 Infiniband 的优化效果敏感，而这些优化已经嵌入到许多 MPI 库中，那么这可能对您有用。如果您的应用对网络性能相对不敏感，并且将更多时间花在不需要进程间通信的计算上，也许 MapReduce 是更好的选择。
如果您有机会运行基准测试，您可以在可用的任何系统上进行预测，以了解改进网络性能有多大帮助。尝试限制您的网络:例如，将 GigE 降频到 100mbit 或将 Infiniband QDR 降频到 DDR，根据结果画一条线，看看购买由 MPI 优化的更快的互连是否能让您到达想要的位置。
关于Hadoop MapReduce vs MPI(vs Spark vs Mahout vs Mesos)——什么时候使用其中一个？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27791531/