Parallel.js 是一个多核处理的微型 JavaScript 库。利用越来越成熟的 WebWorker API 实现。 Parallel.js 解决了在 JavaScript 通过高级 API 进行多核处理编程。运行于浏览器。 示例代码： // Need to do it like this to avoid premature browser compilation of Math.sqrt var sqrt = function (n) { return Math.sqrt(n); }; // Spawn a remote RemoteReference var r = Parallel.spawn(sqrt, 100); // Fetch the remote reference and log the result when it's complete r.fetch(function (result) { console.log(result); });   标签：Parallel

并行 SimRank 算法 使用 Delta-Simrank 算法 ( )。 通过将每个 SimRank 迭代作为 Map 和两个 Reduce 任务的三元组执行，利用 Spark 的 GraphX 框架和内存中/迭代计算优势，而不是 YARN 等其他 MapReduce 框架。 Map1 : 发出键值对，其中每个键是与之前迭代中更新分数的顶点相邻的一对顶点id，该值是SimRank的边际增加（deltas的精确计算方法参考delta-simrank算法）。 Reduce1 ：按键聚合增量值。 Reduce2 ：将 delta 与上一次迭代 SimRank 分数相加，以获得当前迭代的 SimRank 分数。 先决条件：GraphX 包。 参数说明 数据源 - graphEdgelistPath ：传递给 GraphX 图形加载器的边列表。 为了有效地存储中间 SimRank 分

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中文书名：《大规模并行处理器编程实战》，胡文美的书，很好的学习cuda的书。《大规模并行处理器编程实战》介绍了学生和专业人员都适合的并行编程与gpu体系结构的基本概念，详细剖析了编写并行程序所需的各种技术，用案例研究说明了并行程序设计的整个开发过程，即从计算思想开始，直到最终实现高效可行的并行程序。

该书是剑桥大学出版社出版的关于并行计算机组成及其设计的书籍。

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