使用Apache Hadoop的渲染3D图像

可能重复：
Hadoop and 3d Rendering of images 使用Apache Hadoop的渲染3D图像

它可以使用Apache的Hadoop（MapReduce的）渲染3D图像？

来源

2012-10-07 MyTitle

Java支持线程，这意味着您可以使用并行处理。我不确定是否必须将JVM设置为使用更多的处理器/内核（如果可用），或者默认情况下（或由操作系统）由JVM处理。 –

本文是关于同一主题：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6106549 –

没有理由不能使用Hadoop。

如果你同时使用“地图” 和“减少”的Hadoop的阶段，每个帧跨越的Hadoop节点意味着分裂。

如果您只是使用每个节点呈现单独的帧，那么使用Hadoop几乎没有什么收获，尽管上述注释中提到的论文摘要表明HDFS可以很好地用于访问场景数据和渲染帧。

我已经写了一个Java中的随机射线跟踪器，它是目前多线程的。在这段代码中，我为每个像素收集了大量的样本，因此在Hadoop中，收集这些样本以生成最终的像素输出将很好地符合Hadoop的“缩小”阶段。

来源

2012-10-07 12:47:17 Alnitak

感谢您的回答。 Hadoop的“地图”和“缩小”阶段，这意味着拆分每个帧。为什么呢？我认为在Map上，我需要将一个大框架分成多个“小框架”，然后将每个小框架放入Hadoop节点。在Reduce步骤中，我需要从节点获取结果，并将处理后的迷你帧合并为一个BIG帧。这是对的？哪个尺寸必须有框架？每帧一百GigaBytes？并且每个帧必须以千兆像素为单位进行测量？（我认为没有理由在较小尺寸的帧上使用Hadoop）。 – MyTitle

那么在Hadoop节点之间分割整个框架呢？每一帧都会处理一个大帧，最后我会得到几帧，并将这些帧合并成一个“小电影”？ – MyTitle

@MyTitle还原阶段也应该能够并行化 - 当需要将（线性）帧序列编码为视频时，这不太可能有用。对于单个帧，您可以根据您的渲染模型将它们按像素行或（如）64x64块进行拆分，根据您的需要进行拆分。 – Alnitak

我不明白为什么不这样做，只要你的应用程序不需要很短的响应时间（比如不到一分钟）。即它对于3D游戏很可能没用，但如果你正在制作电影并且需要处理大量的素材或者其他东西，那么这可能是有道理的。

来源

2012-10-07 12:19:51

它应该是可能的 - 因为大多数几何任务可以以并行方式执行（您有顶点和三角形，并根据投影矩阵对它们进行计算），并以流水线的方式执行，因为不可见的基元将从进一步的计算中丢弃

来源

2012-10-07 12:35:38

使用Apache Hadoop的渲染3D图像

回答

相关问题