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气象相关的数据随着气象事业现代化水平的不断提高而与日俱增,使得气象部门对于气象数据存储、管理和读取的要求越来越高;通过分析开源云平台Hadoop的分布式文件系统HDFS、数据仓库工具Hive等架构,研究了Hadoop气象云平台的构建过程,最终实现了气象信息数据仓库的建立与测试;该气象信息数据仓库实现了海量气象数据文件的分布式存储、元数据管理以及气象数据的查询;应用表明,使用气象数据仓库进行大型气象数据文件存储和操作时,可以大大提升数据吞吐率和数据读写操作效率。 相似文献
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针对当前ERP系统提高可重构性研发中存在的不足,本文按照领域工程的实施过程.对新一代ERP系统分别进行了需求分析、软件体系结构设计和应用系统实施方面的研究,重点分析领域内变化性需求的处理,最后提出了响应领域内变化性需求的实施策略。 相似文献
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根据中央气象台的业务需求,为了实时监测气象自动站的降水信息,让用户能够以网络地理信息系统的方式进行访问,提出了利用WebGIS技术手段,构架降水实况监测系统的全过程。通过该系统,用户可查询当前时次、24 h、1—3天全国气象自动站降水信息,并在地理信息系统上分降水级别标识气象站点。该系统可以自动更新数据,并按时次、按降水区间等多种规则进行动态播放,具有网络化、动态化和实时化的特点。 相似文献
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云环境下公平性优化的资源分配方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对云数据中心资源分配不均、效率不高、资源错位等问题,为了满足不同用户的需求,达到多种资源分配的公平性,实现资源的高效利用,提出了全局优势资源公平(GDRF)分配算法。GDRF算法采用多轮分配方式,即先通过用户已分配资源量确定分配资格,每轮再通过全局优势资源共享比和全局优势资源权重来确定具体的分配用户,分配过程充分考虑了资源的匹配情况,采用了max-min fairness思想的渐进填充方式,并且将多资源分配公平性统一度量模型运用到了算法中。实验基于一个Google集群数据模型与基于占优资源的多资源联合公平分配算法作了比较。实验结果表明,GDRF算法分配的虚拟机总量提高了12%,资源总利用率提高了0.5个百分点,公平评估值提高了约15%,并且该算法的资源组合分配的适应度较高,使得用户需求和供给更匹配。 相似文献
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频繁模式挖掘技术在关联规则发现方面运用得十分普遍,已逐渐成为数据挖掘领域的研究热点之一。研究人员发现传统的频繁模式挖掘算法在挖掘过程中会产生大量的中间数据和用户不感兴趣的结果数据。这些数据在计算和存储方面的开销,对如今迅猛发展的海量数据挖掘来说无疑是一个挑战,严重影响了挖掘效率和准确性。针对这个问题,文章结合当下流行的Hadoop技术,对传统频繁模式挖掘算法进行分析和研究,提出一个带禁忌约束的频繁模式云挖掘算法模型。该算法模型利用Hadoop框架技术,对频繁模式挖掘过程中的模式长度和属性进行禁忌约束,分布并行地完成挖掘任务。实验结果显示,该算法模型在海量数据挖掘方面比传统算法更有优势。 相似文献
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现有并行遗传算法采用随机方法划分子种群,算法收敛性能不高,并且不可避免的破坏种群的较优模式;为了改进这些缺陷,设计了一种新的多点交叉算子,提出了一种改进的粗粒度并行遗传算法;取资源数为6,任务数为50,种群的规模为60,遗传代数为600;采用相同的控制参数进行仿真实验;仿真实验表明,与传统并行遗传算法相比较,提出的改进算法在收敛速度和寻优空间方面有很大的提升。 相似文献