parallel-processing - MPI比MapReduce更适合哪些情况？

Question

据我了解，MPI使我可以更好地控制群集中不同节点之间如何通信。

在MapReduce / Hadoop中，每个节点进行一些计算，与其他节点交换数据，然后整理其结果分区。看起来很简单，但是由于您可以迭代该过程，因此即使像K-means或PageRank这样的算法也非常适合该模型。在具有调度位置的分布式文件系统上，性能显然不错。相比之下，MPI使我可以明确控制节点之间如何相互发送消息。

谁能描述一个集群编程场景，其中更通用的MPI模型比更简单的MapReduce模型具有明显优势？

Answer 1

几乎任何科学代码-有限的差异，有限的元素等。哪种导致循环答案，任何不容易映射到MapReduce的分布式程序都可以使用更通用的MPI模型更好地实现。不确定这对您有多大帮助，我在发布答案后会立即投票否决。