mapreduce - 是否有正确的方法来衡量迭代算法的加速？

Question

我计划测量加速 Hadoop MapReduce 版本的 Jacobi 方法算法以处理非常大的数据（20.000 ++ 方程）。据我所知，加速是指并行算法比相应的顺序算法快多少。我已经在 hadoop mapreduce 和顺序版本中实现了 Jacobi 方法，

我目前获得加速的技术是比较 mapreduce 和顺序版本，涉及重复执行 mapreduce 和顺序版本 30 次以执行 1 次迭代。

我想知道是否有最好/正确的方法来做到这一点？

非常感谢，

Answer 1

我认为您需要专注于阿姆达尔定律来进行加速分析。

我目前获得加速的技术是比较 mapreduce 和顺序版本，涉及重复执行 mapreduce 和顺序版本 30 次以执行 1 次迭代。

这句话对我来说不是很清楚，你能重新表述一下吗？

如果您有一个矩阵方程来解决比较顺序时间 T_1 并将其与 P 进程的 mapreduce 时间 T_m(P) 进行比较（我认为您可以使用#cores 来处理 P），那么加速比为 T_1/T_m。