क्लस्टर पर स्केल वितरित करना?

Question

इसलिए मैंने हाल ही में स्कैला सीखना शुरू कर दिया है और मेरे प्रोजेक्ट-टू-सुधार-माय-स्कैला के प्रकार के रूप में ग्राफ का उपयोग कर रहा हूं, और यह अच्छी तरह से चल रहा है - मैंने बाद में कुछ ग्राफ़ एल्गोरिदम को समानांतर करने में कामयाब रहा है (डेटा से लाभ समांतरता) समांतर संग्रह के लिए स्कैला 2.9 के अद्भुत समर्थन की सौजन्य।

हालांकि, मैं इसे एक कदम आगे ले जाना चाहता हूं और इसे केवल एक मशीन पर नहीं बल्कि कई में समानांतर बनाना चाहता हूं। क्या स्कैला ऐसा करने के लिए कोई साफ तरीका प्रदान करता है जैसे कि समानांतर संग्रह के साथ करता है, या मुझे तब तक इंतजार करना पड़ेगा जब तक कि मैं अभिनेताओं पर अपनी पुस्तक में अध्याय प्राप्त नहीं करता/अक्का के बारे में और जानूं?

धन्यवाद! -kstruct

Answer 1

distributed collections (वर्तमान में प्रोजेक्ट जमे हुए) बनाने का प्रयास था।

वैकल्पिक अक्का (जो हाल ही में बहुत अच्छा इसके अतिरिक्त मिला: Akka Cluster) हो सकता है, कि आप पहले से ही उल्लेख किया है, या पूर्ण क्लस्टर इंजन, कि किसी भी अर्थ में समानांतर संग्रह नहीं और अधिक क्लस्टर वितरण की तरह है स्कैला पर लेकिन आपके काम में कुछ तरीकों से इस्तेमाल किया जा सकता है - जैसे Scoobi हैडोप, Storm या यहां तक ​​कि Spark (विशेष रूप से, Bagel ग्राफ प्रोसेसिंग के लिए)। Swarm भी है जो सीमित निरंतरता के शीर्ष पर बनाया गया था। अंतिम लेकिन कम से कम Menthor है - लेखकों का दावा है कि यह विशेष रूप से ग्राफ प्रसंस्करण फिट बैठता है और अभिनेताओं का उपयोग करता है।

चूंकि आप ग्राफ के साथ काम करना चाहते हैं, इसलिए आप Cassovary को देखने पर भी विचार कर सकते हैं जिसे हाल ही में ट्विटर द्वारा खोला गया था।

Signal-collect अकका के साथ समर्थित समांतर डेटाप्रोसेसिंग के लिए एक ढांचा है।

Answer 2

आप अक्का (http://akka.io) का उपयोग कर सकते हैं - यह हमेशा स्काला के लिए सबसे उन्नत और शक्तिशाली अभिनेता और संगामिति ढांचे किया गया है, और ताजा बेक्ड संस्करण 2.0 अच्छा पारदर्शी actor remoting, hierarchies और supervision के लिए अनुमति देता है। समांतर कंप्यूटेशंस करने का वैचारिक तरीका कई कलाकारों को बनाना है क्योंकि आपके एल्गोरिदम में समानांतर भाग हैं, वैकल्पिक रूप से उन्हें कई मशीनों पर फैलाना, प्रक्रिया को डेटा भेजना और फिर परिणाम एकत्र करना (here देखें)।