1、嵌入式平臺上的并行計算已經(jīng)越來越熱門了，單核處理器再也不能滿足應(yīng)用上的需求。多核處理器的廣泛應(yīng)用促進了嵌入式并行計算的發(fā)展，涌現(xiàn)出許多并行開發(fā)的技術(shù)如MPI、OpenMP等核間通信技術(shù)?；贛apReduce編程模型的并行計算軟件框架在計算機領(lǐng)域里百花齊放，如Spark、Hadoop、Metis和Phoenix等。Spark和Hadoop一般都是用于PC機集群，并沒有用于嵌入式平臺上的集群。Metis是在Phoenix基礎(chǔ)上改進的基于M

2、apReduce編程框架，這兩個框架比前兩個框架在資源上的消耗更小，所以適合用于嵌入式平臺上的并行計算。Metis和Phoenix都是基于共享內(nèi)存的編程模型，所以它們只支持節(jié)點內(nèi)部的核間通信。
　　本文對基于MapReduce編程模型Metis框架進行了研究，為了使Metis并行計算框架能夠在嵌入式平臺上實現(xiàn)節(jié)點的集群，設(shè)計了以Metis為核心執(zhí)行MapReduce任務(wù)，MPI進行節(jié)點之間的通信，即MPI+Metis并行計算框架。

3、通過Metis標準測試集評估測試MPI+Metis和MPI+Phoenix框架性能的差異。論文的最后，通過搜集嵌入式集群節(jié)點的CPU和內(nèi)存的使用率評估節(jié)點的負載狀況。
　　最后，通過WordCount、LinearRegression分別測試MPI+Metis框架和MPI+Phoenix框架，表明Metis框架在數(shù)據(jù)處理過程比Phoenix更加有效。并通過測試多個嵌入式節(jié)點的集群上的CPU使用率和內(nèi)存使用率，表明數(shù)據(jù)量越大的應(yīng)用，