Какие существуют алгоритмы для параллельной обработки большого количества данных?

Некоторые алгоритмы для параллельной обработки большого количества данных:

• MapReduce. na-journal.ru Параллельная модель программирования, разработанная Google. na-journal.ru Позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных. na-journal.ru MapReduce разделяет задачу на несколько частей (map), обрабатывает их параллельно и затем объединяет результаты (reduce). na-journal.ru
• Параллельная сортировка слиянием (Parallel Merge Sort). javarush.com Массив разделяют на подмассивы, сортируют каждый подмассив параллельно, а затем сливают отсортированные подмассивы. javarush.com
• Параллельный поиск в массиве (Parallel Search). javarush.com Задача поиска элемента в массиве делится на несколько подзадач, каждая из которых выполняется параллельно на отдельном процессоре. javarush.com
• Параллельное умножение матриц (Parallel Matrix Multiplication). javarush.com Матрицы делятся на блоки, и каждая пара блоков умножается параллельно на разных процессорах. javarush.com
• Многопоточность. na-journal.ru Метод, при котором процессоры выполняют несколько потоков одновременно в рамках одного процесса. na-journal.ru Это позволяет эффективно использовать ресурсы многоядерных процессоров и улучшает общую производительность приложений. na-journal.ru
• Распределённые вычисления. neerc.ifmo.ru na-journal.ru Используют несколько компьютеров, соединённых в сеть, для совместного выполнения вычислительных задач. na-journal.ru В таких вычислениях каждый узел выполняет свою часть задачи и обменивается данными с другими узлами через сеть. na-journal.ru