| 数据密集型科学与工程:需求和挑战 |
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| 引用本文： | 宫学庆,金澈清,王晓玲,张蓉,周傲英.数据密集型科学与工程:需求和挑战[J].计算机学报,2012,35(8):1563-1578. |
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| 作者姓名： | 宫学庆 金澈清 王晓玲 张蓉 周傲英 |
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| 作者单位： | 1. 华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室 上海 200062
2. 华东师范大学软件学院上海市高可信计算重点实验室 上海 200062;复旦大学上海市智能信息处理实验室 上海200433 |
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| 基金项目： | 国家核高基项目，国家自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 科学研究在经历了实验科学、理论科学、计算科学阶段后,进入了数据密集型科学阶段,与之相伴的是大数据时代的到来.大数据泛指规模达到几百TB,甚至PB级的数据①,其典型的特征是分布、异构、低质量等.尽管传统数据库管理技术(特别是商业关系型数据库)在过去40年间取得了巨大成功,但是这些技术和系统无法有效管理支持数据密集型科学与工程(Data-Intensive Science and Engineering,DISE)的大数据.文中探讨数据密集型科学与工程的具体需求和现实挑战.它涵盖的内容表现在4个层面,包括数据存储与组织、计算方法、数据分析以及用户接口技术等.同时,数据质量、数据安全、数据监护等内容也需要在各层面得到重视.文中尝试梳理了数据密集型科学与工程的整体架构,回顾了相关领域的新近发展,分析了面临的挑战,探讨了未来的研究方向.
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| 关 键 词： | 大数据 数据密集型科学与工程 需求 挑战 |
Data-Intensive Science and Engineering: Requirements and Challenges |
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| GONG Xue-Qing
,
JIN Che Qing
,
WANG Xiao-Ling
,
ZHANG Rong
,
ZHOU Ao-Ying.Data-Intensive Science and Engineering: Requirements and Challenges[J].Chinese Journal of Computers,2012,35(8):1563-1578. |
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| Authors: | GONG Xue-Qing JIN Che Qing WANG Xiao-Ling ZHANG Rong ZHOU Ao-Ying |
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| Affiliation: | 1),2) 1)(Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing,Software Engineering Institute,East China Normal University,Shanghai 200062) 2)(Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Fudan University,Shanghai 200433) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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