没有理由不使用hadoop。
如果要同时使用hadoop的“map”和“reduce”阶段，这意味着在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，尽管上面的评论中提到的论文摘要表明hdfs对于访问场景数据和渲染帧非常有效。
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很好地对应于hadoop的“reduce”阶段。

这应该是可能的-因为大多数几何体任务可以并行执行（您有顶点和三角形，并根据投影矩阵对它们执行计算）和管道方式，因为不可见的基本体将从进一步的计算中删除

我不明白为什么不，只要你的应用程序不需要很短的响应时间（比如不到一分钟）。i、 它很可能对3d游戏毫无用处，但如果你在拍一部电影，需要处理很多镜头或其他东西，它可能是有意义的。