Java 使用ApacheHadoop渲染3D图像

可能重复：

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是否可以使用ApacheHadoop（MapReduce）渲染3D图像

我不明白为什么不可以，只要你的应用不需要很短的响应时间（比如不到一分钟）。也就是说，它很可能对3D游戏毫无用处，但如果你正在制作一部电影，并且需要处理大量的镜头或其他东西，它可能是有意义的

这应该是可能的-由于大多数几何体任务可以并行执行（您有顶点和三角形，并基于投影矩阵对它们执行计算），并且以管道方式执行，因为不可见的原语将从进一步的计算中删除

因此没有理由不能使用Hadoop

如果要同时使用Hadoop的“map”和“reduce”阶段，这意味着要在Hadoop节点上拆分每个帧

如果只使用每个节点渲染单独的帧，那么使用Hadoop几乎没有什么好处，尽管上面评论中提到的论文摘要表明HDFS在访问场景数据和渲染帧时效果很好

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我已经用Java编写了一个随机光线跟踪器，它目前是多线程的。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与Hadoop的“减少”阶段很好地对应。

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设置为使用更多处理器/内核（如果可用），或者这是否由JVM默认处理（或由操作系统处理）<代码>Hadoop的“map”和“reduce”两个阶段，这意味着分割每一帧。为什么两者都有？我认为在映射步骤中，我需要将一个大帧分割成多个“小帧”，然后将每个小帧放入Hadoop节点。在Reduce步骤中，我需要从节点获得结果，并将处理后的小帧合并成一个大帧。这是对的？哪种尺寸必须有框架？每帧100千兆字节？每一帧都必须有以千兆像素为单位的清晰度？（我认为没有理由在较小尺寸的帧上使用Hadoop）那么在Hadoop节点之间拆分整个帧呢？每一帧都会处理一个大帧，完成后我会得到几个帧，并将这些帧组合成一部“迷你电影”@MyTitle还原阶段也应该能够并行化-这在需要将（线性）帧序列编码成视频时不太可能有用。对于单个帧，可以根据渲染模型按像素行或（例如）64x64块分割它们。