并行处理中间件
对于相对粗粒度的并行处理（数据传输可以在 100 Mbit 以太网中完成），您认为哪种适用于 Windows 和 Linux 的中间件最好？ 科尔巴？ MPI1？ MPI2？ XML-RPC/SOA/WSDL？ 自定义网络协议？ Java 远程过程调用？ Python 远程过程调用？ 其他的？
For relatively coarse-grained parallel processing (data transfers can be done in 100 Mbit Ethernet network), which middleware that is available for Windows and Linux do you consider best? CORBA? MPI1? MPI2? XML-RPC/SOA/WSDL? Custom network protocols? Java RPC? Python RPC? Others?
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评论（3）
您询问的是中间件，但随后指定了一系列消息传递协议。 如果您正在寻找消息传递协议，Facebook 的 Thrift 框架绝对可以在非常高的负载和集群大小下工作：
Thrift
如果您正在寻找中间件的其他组件，请澄清。
You're asking about middleware, but then specifying a series of messaging protocols. If you're looking for messaging protocols, the Thrift framework from Facebook is definitely something that works under very high load and cluster size:
Thrift
If you're looking for some other component of middleware, please clarify.
PVM 对于我的小型（10 台机器，40 个处理器）集群来说非常有用千兆以太网交换机。 这是几年前的事了，但应该仍然可行，尽管 PVM 似乎没有进一步发展。 我提到它是为了将其添加到您的候选人名单中。 我怀疑 MPI 会是一个更受欢迎的选择，但我喜欢 PVM。
PVM was very useful to me for a small (10 machine, 40 processor) cluster with a GigE switch. This was a couple years ago, but should still be viable, though PVM does not seem to be evolving any further. I mention it to add it to you list of candidates. I suspect MPI would be a more popular choice, but I liked PVM.
或者可能是兵马俑？ 或者可能是 Hadoop？
Or may be Terracotta? Or may be Hadoop?