根本问题
为了让事情变得更简单，让我们直接跳到一些统计数据：
- Facebook目前已经 15亿 活跃的每月用户。
- 谷歌至少表现出色 1兆 每年搜索一次。
- 关于 48小时 视频每分钟都会上传到Youtube上。
由于需求如此之高，我相信单一的系统将无法处理这些处理。因此，需要分布式系统。
什么是分布式计算？
分布式系统由一组自主计算机组成，通过网络和分布式中间件连接，使计算机能够协调其活动并共享系统资源，因此用户将系统视为一个单一的集成计算设施。
让我们说一下Google Web服务器，从用户的角度来看，当他们提交搜索的查询时，他们假设Google Web服务器是一个单一的系统。然而，在幕后，谷歌已经建立了许多服务器，这些服务器是分布式的（从地理和计算上），可以在几秒钟内给我们结果。
分布式计算的优势？
- 高效
- 可扩展性
- 对失败的容忍度较低
- 高可用性
让我们来看一个例子，通过使用分布式计算节省计算时间。
例如。 如果我们有一个数组， A. ，有 N 元素，a=[1,2,3,4,5,6]
我们要求数组中所有元素的和并输出它。现在，让我们假设有10个 20 数组中的元素以及计算 总和是x。
如果我们现在将数组分成3部分， a1 , a2 和 a3 哪里
a1={模（a中的元素）==0的元素集}
a2={模（a中的元素）==1}的元素集
a3={模（a中的元素）==2}的元素集
我们将把这3个数组发送到3个不同的进程，以计算这些进程的总和。平均而言，假设每个数组都有 n/3要素 因此，每个过程所需的时间也将减少到 x/3 。由于这些进程将并行运行，因此将同时计算三个“x/3”，并将每个数组的总和返回给主进程。最后，我们可以通过 将数组的单个和相加：a1、a2和a3 .
因此，我们能够减少 x到x/3 ，如果我们同时运行已处理的。
什么是MPI？
消息传递接口（MPI） 是一种标准化的便携设备 消息传递 为分布式和并行计算开发的系统。MPI为并行硬件供应商提供了一组明确定义的、可以高效实现的基本例程。因此，硬件供应商可以在这些标准低级例程的基础上，为其并行机提供的分布式内存通信环境创建高级例程。
MPI为用户提供了从 C、C++、Fortran、C、java或Python。 与旧的消息传递库相比，MPI的优点是可移植性（因为MPI已经在几乎所有分布式内存体系结构中实现）和速度（因为每个实现原则上都针对其运行的硬件进行了优化）
与其他消息传递框架相比，MPI的优点是可移植性和速度。它已经在几乎所有分布式内存体系结构中实现，每个实现原则上都针对其运行的硬件进行了优化。
尽管有多种语言可供选择，但Python因其简单、易于编写代码而成为首选。现在，我们来看看如何在ubuntu 14.10上安装MPI。
在Ubuntu上安装MPI
1） 第一步：在终端中复制以下代码，安装NumPy，这是一个用python进行所有科学计算的软件包。
sudo apt-get install python-numpy
2） 成功完成上述步骤后，执行以下命令以更新系统并安装pip包。
sudo apt-get update sudo apt-get -y install python-pip
3） 现在，我们将下载最新版本MPI的文档。
sudo apt-get install libcr-dev mpich2 mpich2-doc
4） 输入使用pip for python下载MPI的命令
sudo pip install mpi4py
MPI现在已成功安装。
有时，由于python中缺少开发工具，在安装MPI后清理软件包时可能会出现问题。Yo可以使用以下命令安装它们：
sudo apt-get install python-dev
Windows/MAC上的MPI
对于Windows/MAC用户，他们可以访问以下链接并下载。压缩文件并解压缩并执行：
教程
安装之后，您可以参考以下文档，了解如何使用python使用MPI。
https://mpi4py.scipy.org/docs/usrman/tutorial.html
工具书类
https://en.wikipedia.org/wiki/Message_Passing_Interface
关于作者：阿努拉格·米什拉（Anurag Mishra）目前是理工科三年级学生，是一名狂热的软件追随者和一名完整的网络开发人员。他对网络开发、NLP和网络非常感兴趣。
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