分布式系统下大数据存储结构优化研究

在分布式系统中,数据的存储结构直接影响了大数据的存储效率和处理性能。在行式存储结构下,数据从本地读取,加载速度快,但压缩效率低且存在数据冗余;在列式存储结构下,数据压缩效率高,但数据的跨节点访问增加了网络传输消耗。针对行式存储结构和列式存储结构的缺点,提出一种以行列结合的存储方式,对数据存储结构进行改进。实验结果表明,改进的数据存储结构在加载速度上略低于行式存储;在数据压缩上,比行式存储和列式存储的效率都高。行列结合的存储结构不仅避免行式存储的额外磁盘I/O开销,同时也减少了列式存储不必要的网络传输,极大地提高分布式系统对大数据存储效率及处理性能。     

两轴转台位置伺服系统自适应鲁棒控制

针对某两轴随动转台运行时负载与参数变化大、轴间耦合干扰作用强的特点,将自适应鲁棒控制策略应用到其位置伺服系统控制器设计中,并证明了稳定性;由于控制律中含有采集信号的高阶微分项,为避免采集噪声对控制精度的影响,采用微分观测器,以减小其影响;仿真结果表明,相对于PID及传统自适应鲁棒控制器,使用该控制方法后,系统跟踪精度明显提高,且控制输入更加平滑,具有较好的瞬态与稳态性能。