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dispy ist ein Python-Framework für die parallele Ausführung von Berechnungen, indem diese auf mehrere Prozessoren auf einer einzelnen Maschine (SMP) verteilt werden, auf viele Maschinen in einem Cluster oder Grid.dispy eignet sich gut für das Datenparallell (SIMD) -Paradigma, bei dem eine Berechnung mit verschiedenen (großen) Datensätzen unabhängig voneinander ausgewertet wird (ähnlich wie bei Hadoop, MapReduce).Zu den Funktionen von dispy gehören die automatische Verteilung von Berechnungen und deren Abhängigkeiten (Dateien, Python-Funktionen, Klassen, Module), die Sicherheit, die Planung von Berechnungen auf bestimmte Knoten, falls erforderlich, die clientseitige und serverseitige Fehlerbehebung sowie die gemeinsame Nutzung von Rechenknoten usw....
Webseite:
http://dispy.sourceforge.netEigenschaften
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Alternativen zu dispy für alle Plattformen mit einer Lizenz
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Apache Hadoop
Apache Hadoop ist ein Open Source-Software-Framework, das datenintensive verteilte Anwendungen unterstützt, die unter der Apache v2-Lizenz lizenziert sind.
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Disco MapReduce
Disco ist ein leichtes Open-Source-Framework für verteiltes Computing, das auf dem MapReduce-Paradigma basiert und in Python geschrieben ist.