BOINC 和 Hadoop/Spark/etc 的区别
Difference between BOINC and Hadoop/Spark/etc
BOINC有什么区别https://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_Open_Infrastructure_for_Network_Computing
对比一般Hadoop/Spark/etc。大数据框架？它们似乎都是分布式计算框架 - 有什么地方可以让我了解差异或特别是 BOINC 吗？
欧盟的大型强子对撞机似乎在使用 BOINC，为什么不用 Hadoop？
谢谢。
BOINC is software that can use the unused CPU and GPU cycles on a computer to do scientific computing
BOINC 严格来说是一个单一的应用程序，可以使用未使用的计算周期进行网格计算。
Apache Hadoop is an open-source software framework for distributed storage and distributed processing of very large data sets on computer clusters built from commodity hardware.
All the modules in Hadoop are designed with a fundamental assumption that hardware failures are common and should be automatically handled by the framework.
The core of Apache Hadoop consists of a storage part, known as Hadoop Distributed File System (HDFS), and a processing part called MapReduce.
（强调添加到框架及其双重功能）
在这里，你看到Hadoop是一个兼具存储和计算能力的框架（也称为生态系统）。 Cloudera 和 Hortonworks 等 Hadoop 供应商将附加功能捆绑到其中（Hive、Hbase、Pig、Spark 等）以及一些 security/auditing 工具。
此外，这两个集群处理硬件故障的方式不同。 BOINC节点死亡，无故障容忍运行ce；这些资源丢失了。在 Hadoop 的情况下，数据被复制并且任务在最终失败之前被重新 运行 一定次数，但只要框架中内置的日志服务是 运行，这些步骤是可追踪的。
Seems the Large Hadron Collider in EU is using BOINC, why not Hadoop?
因为 BOINC 提供了世界上任何人都可以安装加入集群的软件，他们几乎可以从任何地方免费获得大量 运行ge 计算能力。
他们可能在内部使用 Hadoop 来做一些存储，也许 Spark 来做额外的计算，但是批量购买商品硬件并且 building/maintaining 该集群似乎成本过高。
BOINC和Hadoop的相似之处在于，他们利用了一个大问题可以分多部分解决。两者都与在多台计算机上分发 数据 最相关，而不是 应用程序。
不同之处在于所有参与机器之间的同步程度。使用 Hadoop，同步非常紧密，您希望在某个时候从所有机器收集所有数据，然后进行最终分析。您实际上是在等待最后一个，并且在作业的最后一部分完成之前不会返回任何内容。
使用BOINC，完全没有同步性。你有成千上万的工作要做运行。项目维护者的 BOINC 服务器端 运行 协调志愿者向 运行 BOINC 客户端 运行 的作业交付。
使用 BOINC，项目维护者根本无法控制客户。如果客户端未返回结果，则工作单元将再次发送到其他地方。使用 Hadoop，项目维护者可以访问整个集群。使用 BOINC，可以跨不同平台提供应用程序，因为完全不确定用户提供什么平台。在 Hadoop 中，一切都是明确定义的，而且通常非常同质。 BOINC 最大的项目有数以万计的常规志愿者，Hadoop 有你买得起或租得起的东西。
BOINC有什么区别https://en.wikipedia.org/wiki/Berkeley_Open_Infrastructure_for_Network_Computing
对比一般Hadoop/Spark/etc。大数据框架？它们似乎都是分布式计算框架 - 有什么地方可以让我了解差异或特别是 BOINC 吗？
欧盟的大型强子对撞机似乎在使用 BOINC，为什么不用 Hadoop？
谢谢。
BOINC is software that can use the unused CPU and GPU cycles on a computer to do scientific computing
BOINC 严格来说是一个单一的应用程序，可以使用未使用的计算周期进行网格计算。
Apache Hadoop is an open-source software framework for distributed storage and distributed processing of very large data sets on computer clusters built from commodity hardware. All the modules in Hadoop are designed with a fundamental assumption that hardware failures are common and should be automatically handled by the framework.
The core of Apache Hadoop consists of a storage part, known as Hadoop Distributed File System (HDFS), and a processing part called MapReduce.
（强调添加到框架及其双重功能）
在这里，你看到Hadoop是一个兼具存储和计算能力的框架（也称为生态系统）。 Cloudera 和 Hortonworks 等 Hadoop 供应商将附加功能捆绑到其中（Hive、Hbase、Pig、Spark 等）以及一些 security/auditing 工具。
此外，这两个集群处理硬件故障的方式不同。 BOINC节点死亡，无故障容忍运行ce；这些资源丢失了。在 Hadoop 的情况下，数据被复制并且任务在最终失败之前被重新 运行 一定次数，但只要框架中内置的日志服务是 运行，这些步骤是可追踪的。
Seems the Large Hadron Collider in EU is using BOINC, why not Hadoop?
因为 BOINC 提供了世界上任何人都可以安装加入集群的软件，他们几乎可以从任何地方免费获得大量 运行ge 计算能力。
他们可能在内部使用 Hadoop 来做一些存储，也许 Spark 来做额外的计算，但是批量购买商品硬件并且 building/maintaining 该集群似乎成本过高。
BOINC和Hadoop的相似之处在于，他们利用了一个大问题可以分多部分解决。两者都与在多台计算机上分发 数据 最相关，而不是 应用程序。
不同之处在于所有参与机器之间的同步程度。使用 Hadoop，同步非常紧密，您希望在某个时候从所有机器收集所有数据，然后进行最终分析。您实际上是在等待最后一个，并且在作业的最后一部分完成之前不会返回任何内容。
使用BOINC，完全没有同步性。你有成千上万的工作要做运行。项目维护者的 BOINC 服务器端 运行 协调志愿者向 运行 BOINC 客户端 运行 的作业交付。
使用 BOINC，项目维护者根本无法控制客户。如果客户端未返回结果，则工作单元将再次发送到其他地方。使用 Hadoop，项目维护者可以访问整个集群。使用 BOINC，可以跨不同平台提供应用程序，因为完全不确定用户提供什么平台。在 Hadoop 中，一切都是明确定义的，而且通常非常同质。 BOINC 最大的项目有数以万计的常规志愿者，Hadoop 有你买得起或租得起的东西。