Mapreduce 是否有一种正确的方法来测量迭代算法的加速比？

im计划测量Hadoop MapReduce版本的Jacobi方法算法处理超大数据（20.000++方程）的速度。据我所知，加速比是指并行算法比相应的顺序算法快多少。 我已经在hadoop mapreduce和sequential版本中实现了Jacobi方法

我目前的加速技术是比较mapreduce和sequential版本，包括重复执行mapreduce和sequential版本30次，执行1次迭代

我想知道有没有最好/正确的方法来做到这一点

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非常感谢，

我认为您需要集中精力进行加速分析

我目前的加速技术是比较mapreduce和sequential版本，包括重复执行mapreduce和sequential版本30次，执行1次迭代

这句话我不太清楚，你能把它改写一下吗

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如果你有一个矩阵方程来解比较顺序时间T_1，并将它与p进程的mapreduce时间T_m（p）进行比较（我认为你可以使用p的#cores），那么加速比就是T_1/T_m。

谢谢，我的意思是我通过查看该算法30次迭代的执行时间（mapreduce和顺序）来进行比较，我曾经在一个研究课题中解过矩阵方程，如果我理解正确，你可能是说你在用迭代的方法来解矩阵方程，你给这两种方法30次迭代？这似乎是合理的，但我认为使用1次迭代是相同的，因为我假设每个迭代使用相同的时间量。但是，使用30可能会更好地降低运行时中不太重要的进程的权重。