云环境下的大规模线性有限元并行实现

针对Hadoop MapReduce框架实现迭代算法效率不高的问题，提出了基于Spark RDDs(Resilient Distributed Datasets)的大规模线性有限元并行算法，探索在云平台上有效地实现迭代算法。在Hadoop+Spark实验室集群上，通过空间桁架进行算例验证，并与基于Hadoop MapReduce的线性有限元并行算法进行性能比较。结果表明，在本文搭建的集群上，基于RDDs的并行算法能求解15000000个自由度的空间桁架问题，远大于Hadoop平台上的3000000个自由度；对于小模型，Spark可获得200倍以上的加速比，对于大模型，获得7~8倍加速比