基于云计算的海量数据处理平台设计与实现

针对传统并行处理技术在海量数据处理中存在的实际应用问题,利用云计算技术强大的计算能力、高效的海量数据处理方式,结合关系数据库实时访问的优点,在Hadoop分布式计算框架基础上,采用Map-Reduce架构,设计并实现了基于云计算的海量数据处理平台.实践证明,该系统在计算能力、稳定性、可扩展性等方面都优于传统并行处理的技术,能有效解决海量数据大并发访问.     

基于云计算的海量数据存储模型

针对目前网络产生的数据越来越多以及随之而来的海量数据的存储问题,在云计算技术上,依据Hadoop及虚拟化技术,提出了基于云计算的海量数据存储模型。将医院信息化的海量数据部署在Hadoop平台上,根据云计算的核心算法MapReduce来处理数据,最后将数据存储在虚拟资源池中。通过实际的应用,该模型可以很好地克服现行的存储方式存在的不足,解决海量数据在存储当中存在的问题,并且能够很好地提高存储的效率。     

基于Hadoop的海量电信数据云计算平台研究

传统的数据分析方法面对海量电信数据存在管理和分析难的问题.Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源框架,具有高效、可靠、可伸缩的优点,被广泛应用于云计算领域.本文在对云计算和Hadoop进行分析和研究的基础上,提出了一种针对海量电信数据的分布式云计算方法,建立了基于Hadoop的海量电信数据云计算平台.实验证明,该平台能够有效完成海量数据的管理和分析任务,提高海量数据分析的速度和效率.     

基于Hadoop及关系型数据库的海量数据分析研究

Hadoop可以在大量廉价的硬件设备组成的集群上运行应用程序,全面地将计算推向数据,在处理海量数据方面具有一定的优势。本文对Hadoop和关系型数据库进行了比较分析,讨论了将二者结合构建海量数据分析系统的可行性,同时给出了实际的应用场景。     

云计算技术下海量数据挖掘的实现机制

云计算是当下前沿的信息技术,为海量数据挖掘提供了新的实现机制。文章首先对利用云计算实现海量数据挖掘的技术基础进行分析,进而探讨其具体实现机制,包括总体思路、数据挖掘模型的构建、主要算法及实现效果等,以期为相关工作提供参考。     

云计算环境下海量数据高效调度模型仿真

在云计算环境下海量数据调度的过程中,数据节点的利用存在较强的随机性.传统调度方法容易造成数据节点冲突,从而导致调度效率降低.提出基于数据节点冲突避免的云计算环境下海量数据高效调度方法.将整个调度任务划分成多个子任务,计算每个子任务任务量,根据目标数据在数据节点的传输情况,对数据节点的任务量进行计算,根据计算结果,建立优化的云计算环境下海量数据调度模型.实验结果表明,利用改进算法进行云计算环境下海量数据调度,能够有效提高调度的效率,避免了数据发生冲突的情况.     

基于云计算的海量数据挖掘研究

云计算作为我国经济发展中科技手段与经济运用相结合的合理运行模式。云计算的海量数据挖掘不仅为企业的发展创造了更加丰厚的经济收益,同时运用先进的技术手段为企业的发展提供充足的信息资源,降低了企业的生产成本,促进企业产生更大的经济效益。     

一种安全性的海量数据处理平台设计与实现

提出了一种开放分布式海量数据处理平台的设计方案。该平台以HDFS、Hive和HBase等作为底层数据存储方式,以Map Reduce、Spark和Storm等作为底层数据处理方式,向用户提供了统一的接口,同时使用Kerberous进行权限控制,保证了数据安全性。这种开放式的服务可使用户可在不同平台不同环境下简单方便地完成海量数据处理任务。     

基于云计算的业务海量数据处理方法

企业数据急剧膨胀,海量存储挑战愈加严峻。同时,对于各类行业的企业而言,在爆炸性增长的海量数据信息中,传统的商业智能(BI)工具(关系型数据库和桌面数学计算包)在处理企业的海量数据时有些困难。因此,基于云计算的海量数据处理方法已成为各企业研究的课题。     

云存储与传统海量数据存储技术的比较

日益增长的数据量迫切需要找到一种高效、高性能、低成本的数据。文章从传统海量数据存储方式的结构特点出发,进行分析,对现在主流的云计算及云存储技术与传统技术进行比较,挖掘云存储的优势。     

基于云计算的海量视频转换平台的设计

随着我国科学技术的不断发展和进步,三网融合已经成为现代社会发展的主要趋势,而随着网络视频的受众者和受众范围逐渐扩大,网络数据的规模也越来越庞大,各种软件平台不但涌现,网络的编码程序也不再单一,而为了保证网络视频和相应技术的安全,云计算技术应运而生,同时也被使用的越来越广泛,本文通过对相关文献的参考,对云计算的海量视频转换平台的技术进行了一定的研究,并做出了相应的平台设计,以供参考。     

基于面向物联网的海量数据处理研究

现如今,在各项感知技术的不断应用下,物联网技术逐渐成为人们的关注热点,它可以实现对海量数据的处理,并充分利用网络资源,以达到智能化、高效化以及自动化处理数据信息的目的。基于此,本文结合实际思考,首先简要分析了物联网海量数据处理中的数据分级处理方式,其次阐述了面向物联网的数据降维处理流程,以期对相关部门的数据处理工作有所帮助,以保证在应用物联网技术后,海量数据处理工作能够变得更加简便,进而给予经济社会相应的供给,保证社会整体经济效益得到相应提升。     

浅议供电企业海量数据的存储及应用

我国的电力企业建设为我国国民经济的发展以及人民生活水平的提高做出重要贡献。对于一个电力企业而言,电力网络无疑是其"生命的主动脉",随着电力网络的建设与发展,加之网络技术在其中的有效运用,网络所产生的数据越来越多,海量数据的存储与应用成为人们的研究重点。文章就提出一种基于云计算的海量数据存储。     

云平台下CRM系统数据存储的设计与实现

目前,在这个海量数据时代,传统的关系型数据库在存储和查询等方面暴露了许多问题。我们在对非关系型数据库进行了详细的研究后,在云平台下CRM系统中提出关系型数据库和非关系型数据库结合使用的方案。其中在具体实现时关系型数据库选择使用MySQL,非关系型数据库选择使用MongoDB。该方案大大提高了系统的读写性能。     

海量视频点播系统的云计算技术与建模实现

为解决三网融合进程推进下,海量视频点播业务呈现出的内容杂、平台多、业务量激增等特征对传统点播模式提出的巨大挑战,在分析云计算的基本架构和技术特点的基础上,结合视频点播业务的特点,利用云计算强大的计算能力和高效的海量数据处理方式,论述了云计算在视频点播系统中的应用。讨论了云系统的系统架构、工作原理,并对数据的冗余备份、心跳检测、智能节点替换、负载均衡等关键技术进行了详细阐述,为解决海量视频的流畅传播提出了一个全新的思路。     

基于分布式云计算技术进行海量数据运营的探讨

电信企业内部会在清单、信令、日志等多个地方生成海量数据,传统的处理方式成本高、速度慢,无法应对互联网时代快速、高效的要求.针对这一问题,采用云计算技术Hadoop集群处理海量用户清单,为业务系统和分析系统提供一个分布式可动态扩充的数据库,有效地提升了清单入库、查询和统计速度,同时硬件成本降低了90％以上.     

基于云计算的海量高校体育数据建模与分析

为了提高高校体育信息的管理分析能力,针对当前高校体育数据库建立和信息检索的实时性和系统性不好的问题,提出基于云计算的海量高校体育数据建模与分析方法,构建高校海量体育数据的分布式数据库模型。在云计算环境下进行数据库访问模型设计,采用K均值数据聚类方法进行体育数据的可靠性挖掘,实现高校体育数据的优化信息调度和检索分析。仿真结果表明,采用该模型进行高校海量体育数据分析的实时性较好,数据挖掘的精度较高。     

基于Hadoop的海量数据存储平台设计

基于Hadoop开发的海量数据存储平台优势显著,使用者无需掌握架构底层的搭建细节,只需根据应用层的功能指引便可以开展分布式程序的开发工作。文章提出的存储平台的最底层即为HDFS系统,可用于存储Hadoop集群中所有存储节点对应的文件。HDFS上一层是MapReduce引擎,主要由Job Trackers和Task Trackers组成。基于Hadoop的海量数据存储平台能大幅度提升数据录入、查找、调用的效率。     

面向高性能计算机的海量数据处理平台实现与评测

随着科技的飞速发展,计算机应用不断完善,各个领域产生海量数据,这些数据有着巨大的查询分析价值。海量信息的利用离不开底层的数据操作,但是数据膨胀给应用系统带来不良影响,导致系统运行过程所需的资源日益增大同时运行效率降低,这就要求充分利用高性能计算机来解决海量数据的查询效率问题。