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分布式計算的背景?
計算機已經發(fā)展到成為大多數(shù)復雜計算任務的第一工具。常見的計算方法分為集中式計算和分布式計算，集中式計算任務完全依靠一臺大型中央計算機的處理能力。
分布式計算則相反，大量的計算任務被仔細地切分到集群中的各個節(jié)點。分布式計算比集中式計算面臨更多挑戰(zhàn)，但由于其各種優(yōu)勢，它也可以處理更多的任務。
三種計算任務類型
以下是三種比較常見的分布式計算任務類型：
不需要迭代處理的計算任務。例如典型的WordCount，可以使用Hadoop MapReduce進行處理。
需要迭代處理的圖計算任務。例如網頁PageRank計算，可以使用Spark、Naiad進行處理。
需要迭代處理的機器學習任務。例如計算擁有大數(shù)據(jù)邏輯回歸任務，可以使用Spark、參數(shù)服務器進行處理。
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