架构师特刊：QCon 上海 2019

1. 报告编号：158529
2. 报告名称：架构师特刊：QCon 上海 2019
3. 报告来源：互联网用户上传
4. 关键词：重点报告
5. 报告页数：50 页
6. 预览页数：10
7. 报告格式：pdf
8. 上传时间：2024-09-08
9. 简介摘要: (原创分析) 分布式计算环境中进行数值计算，可以高效地处理大规模数据，解决单机库难以应对的问题。分布式计算库需要解决的主要难点包括如何高效地管理分布式计算资源、如何保证计算结果的正确性和一致性、如何优化计算过程以提高效率等。 InfoQ：阿里巴巴的 Mars 项目与 Dask 有何不同？ 斯文骏：Mars 和 Dask 在设计理念和目标上有一些不同。Dask 更注重于分布式数据处理和计算任务的调度，而 Mars 更专注于提供与 Python 生态相似的接口，使得开发者在分布式环境中进行数值计算时能够像使用单机库一样方便。此外，Mars 还提供了对 MaxCompute 的支持，使得开发者能够直接在阿里云的 MaxCompute 平台上进行分布式计算。 InfoQ：既然有 Spark 这样的分布式计算框架，为什么还需要 Mars？ 斯文骏：虽然 Spark 是一个非常优秀的分布式计算框架，但它在处理某些特定类型的计算任务时可能并不是最优的选择。例如，对于大规模的数值计算任务，使用 Mars 可以提供更高效和更灵活的解决方案。此外，Mars 的设计也使得它在处理某些特定的计算任务时能够提供更好的性能。 InfoQ：未来 Mars 项目的发展方向是什么？ 斯文骏：未来 Mars 项目的发展方向是继续完善其功能和性能，提供更好的分布式计算解决方案。我们计划继续优化 Mars 的性能，同时增加对更多计算任务的支持，使其能够应对更多的计算需求。此外，我们还将继续加强与 Python 生态的集成，使得开发者能够更方便地使用 Mars 进行分布式计算。 嘉宾介绍 斯文骏，阿里巴巴技术专家，负责 Mars 项目的开发和推广。他拥有丰富的分布式计算经验，对 Python 生态和分布式计算有深入的了解。

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