基于Hadoop的电子通信数据快速存储系统设计

在Hadoop云平台进行数据云存储系统的优化设计,提高大容量数据快速存取能力,构建基于Hadoop的大容量数据快速存储系统,采用负载均衡调度和云存储优化方法进行存储系统构架,进行Hadoop云平台的海量大数据进行信息融合处理,对Hadoop云平台大容量数据信息流进行非线性时间序列重组,采用特征空间降维方法降低存储开销,优化存储结构,提高存储和调度的速度。仿真结果表明,采用该方法进行Hadoop大容量云存储系统设计,提高了数据存储的吞吐性能和快速存取性能。     

基于Hadoop的高校大数据计算平台构建研究

为了有效帮助学校实现对校内数据的集中管理和高效运用,可以通过利用Hadoop技术搭建起相应的大数据计算平台。文章将在此背景下,通过简单介绍Hadoop的构造模块以及具体组件,尝试对基于Hadoop的高校大数据计算平台构建进行简要分析研究。     

基于云平台的海量数字图像数据挖掘探讨

本文借助云平台Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和分布式并行计算框架(Map Reduce),来进行海量数字图像的数据挖掘。构建了基于Hadoop云平台的海量数字图像数据挖掘系统,实现海量数字图像信息数据挖掘。     

基于Hadoop技术的数据查询平台建设

传统的关系型数据库架构在应对电信运营商海量的大数据处理时建设成本高昂,处理能力低下,已经无法满足在大数据场景模式下的新型业务需求。Hadoop云计算平台作为一种新型的大数据处理方案,充分利用其低价格和高性能的优势,可以满足海量数据存储及数据处理功能。文章在对Hadoop技术介绍的情况下,设计一套基于Hadoop架构的数据查询平台,实验证明,该平台能够有效提高数据处理效率,降低建设成本。     

基于Hadoop的个人健康信息服务系统

个人健康信息服务系统作为现代医院健康管理系统的一个重要分支,在整个医疗系统中起着十分重要的作用.本文论述了通过Hadoop大数据平台构建了一种个人健康信息管理的方法,设计并且实现了一套基于Hadoop的个人健康信息管理系统.Hadoop作为一种日趋成熟的大数据平台,与医疗信息化相结合,为个人医疗中产生的数据提供了一种安全可靠的存储途径,实现医疗数据的集中管理.本系统利用Hadoop平台适合海量数据的运算与存储的特点,建立了个人健康信息数据中心,实现对患者健康信息最完整、最准确的管理.     

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。     

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云平台的模糊聚类算法研究

随着信息科学技术和移动互联网技术的快速发展,各种信息数据持续呈指数级爆发式快速增长。当今数据分析主要的目标是充分发掘出隐藏在海量数据背后信息,以此来推动各行业稳定持续发展。显然,云计算技术的出现为海量数据挖掘工作提供了便利,在传统单机模式的数据挖掘基础上,Hadoop云计算平台能够将信息数据分片处理,并将数据片分配到各个节点并行处理,大大提高了数据处理的效率。文章详细研究了基于Hadoop云计算平台的模糊聚类算法,充分利用Hadoop云计算平台并行化来解决对大规模海量数据挖掘的问题,并能够为社会经济发展作出贡献。     

民间艺术资源的云存储技术研究

我国民间艺术资源平台的建设和研究是当前文化艺术领域面临的一项重要而紧迫的课题,存在着诸多挑战。在大数据时代背景下,采用云计算和云存储技术是一个必然的趋势。文中介绍了Hadoop云计算与云存储技术,提出了基于Hadoop的民间艺术资源云存储平台建设方案。构建基于Hadoop的民间艺术资源云存储平台具有可行性和有效性。     

Hadoop框架核心技术在高校大数据教学系统中的应用

文章构建了云中实验室Hadoop大数据实验平台,用15台服务器、两台交换机建立了虚拟化平台,将大数据专业课所需的环境虚拟在服务器群集中;在大数据服务器中利用Hadoop的HDFS,Map Reduce,Zookeeper和HBASE高可用性核心技术,有效地实现了中原工学院大数据教学系统的高可用性、可靠性,保证系统服务的不间断运行。