基于Hadoop分布式计算平台的磁流体动力学模型仿真研究

发布时间：2018-02-04 05:14

  本文关键词： Hadoop平台 科学计算仿真 master-slave对等结构 磁流体动力学 有限体积法　出处：《计算机应用研究》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对磁流体动力学(MHD)仿真需要高计算能力的问题,设计了一种基于Hadoop分布式计算平台的MHD仿真器。将Spark和Hama两种分布式并行计算模型整合到Hadoop生态系统中,分别用于支持内存计算和整体同步并行计算。将Hadoop集群构建成master-slave对等结构,解决全局同步和局部同步问题。最后,在Hadoop集群上,利用有限体积法和黎曼问题来求解MHD方程。实验结果表明,该仿真器能够精确模拟MHD,同时大大缩短了仿真计算时间。
[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.
【作者单位】： 吕梁学院计算机科学与技术系;太原理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61373100) 山西省教育厅教学改革资助项目(J2014120,J2015121)
【分类号】：O361.3;TP338.8
【正文快照】： 0引言计算机仿真是分析物体性质、求解复杂问题时经常用到的实验方法。如果一个程序中需要处理的数据规模非常大,那么就必须要有计算能力非常高的平台才能很好地执行。单独计算机和普通串行程序面对大规模的数据处理已显得越来越无力[1],在这种情况下,并行机和并行计算应运而

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本文编号：1489426