一种海量数据处理平台的解决方案

该解决方案采用构建高性能计算的大型集群系统,进行海量数据处理,并可以减少分散投资的建设成本,降低整体管理成本,为科研机构提高科研水平及企业高效运营提供统一的高性能平台。     

基于Hadoop框架的海量数据运营系统研究

本文基于Hadoop框架设计了海量数据运营系统。首先简要介绍Hadoop框架,其次设计系统整体架构,再次详细分析系统关键技术,然后详细设计数据流程、功能模块、数据库结构,最后进行系统测试与实现。结果表明,此系统可兼顾潜在与既有电力客户,实时更新动态数据,且可通过大数据思维充分挖掘企业数据资产价值,为企业作出正确决策奠定坚实基础,以此推动企业实现长远健康发展。     

基于Hadoop的海量数据存储平台设计与开发

随着北部湾海洋生态资源的开发和利用,海量海洋科学数据飞速涌现出来,利用海量数据存储平台合理管理和存储这些科学数据显得极为重要.这里提出了一种基于分布式计算技术进行管理和存储海量海洋科学数据方法,构建了海量海洋科学数据存储平台解决方案,采用Linux集群技术,设计开发一个基于Hadoop的海量数据存储平台.系统由五大模块组成,有系统管理模块、并行加载存储模块、并行查询模块、数据字典模块、备份恢复模块,能够实现存储海量海洋科学数据.系统模块实现结果表明,该系统安全可靠、易维护、具有良好的可扩展性.     

Hadoop 平台下海量数据排行榜过滤算法

排行榜作为现代社会很受关注的一项事物深入大家的生活,但对于海量数据的排行,即使在分布式环境下,依然需要耗费大量硬件资源和很长的时间,有时甚至无法产出榜单。首先对贝叶斯方法进行了改进,提出了一种基于hadoop分布式环境下的行榜海量数据过滤算法,该方法利用熵值理论对缺损数据进行填补得到完整数据;再利用改进的贝叶斯方法计算某商品当日销量进榜单的概率,并对概率低于概率阈值的商品数据进行过滤使其不参与排行计算,从而在确保排行榜精确度的前提下大大缩短榜单的产出时间。对淘宝网中400万条销售记录数据进行实验仿真,结果验证了上述方法的有效性和优越性能。     

基于Hadoop的海量电费数据处理模型

随着电费数据量的快速增长,某特大型集团公司财务管理信息系统传统的电费数据处理模式已经成为系统的性能瓶颈. 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,被广泛应用于海量数据处理领域. 本文在对电费业务和Hadoop进行分析和研究的基础上,提出了电费数据新的处理模型,建立了基于Hadoop和Hive的电费明细数据处理平台. 实验证明该模型可以有效解决目前海量电费数据处理面临的性能瓶颈,提高电费数据处理的速度和效率,并且可以提供高性能的明细数据查询功能.     

基于Hadoop云平台的海量数据挖掘方法

Hadoop云平台对海量数据的HDFS分布式存储,在应用map/reduce并行编程后,可实现数据挖掘技术的并行计算。对Hadoop体系的实际部署和运行,map/reduce的数据挖掘程序架构方法和运行过程进行了构思和实现。     

基于Hadoop的海量教学资源存储平台的设计与研究

随着教学资源的飞速增长,海量数据的存储已经成为高校研究的一个新难题。针对传统存储架构已突显管理数据资源效率不高和存储能力不足的问题。本文提出基于Hadoop的海量数据存储模型,并在此模型的基础上设计并实现了基于Hadoop的大规模分布式存储管理平台。事实证明,该平台能够有效完成海量数据的管理和分析任务,提高海量数据处理的效率。     

基于Hadoop集群的海量数据处理系统

近年来,随着各个领域中大规模、海量数据存储和处理需求的不断增加,集群作为一种廉价的可以提供强大计算能力的并行计算技术得到越来越广泛的应用,其具有大型机的超级计算能力和较低成本投入.从而成为各种高性能计算的主流方向,如科学计算与其他需要大规模并行计算的应用服务等.本文在分析现有分布式储存和计算等关键技术基础上,结合对Hadoop的集群技术的研究以及自身的业务需求和实际软硬件实力,提出了一种基于Hadoop的海量数据处理模型.     

基于Hadoop平台的海量文本分类的并行化

文本分类是信息检索与数据挖掘的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.近来年随着文本数据呈指数增长,要有效地管理这些数据,就必须在分布式环境下用有效的算法来处理这些数据.在Ha-doop分布式平台下实现了一简单有效的文本分类算法——TFIDF分类算法,即一种基于向量空间模型的分类算法,它用余弦相似度得到分类结果.在两个数据集上做了实验,结果表明,这一并行化算法在大数据集上很有效并可以在实际领域中得到良好的应用.     

基于Hadoop平台的海量文本分类的并行化

文本分类是信息检索与数据挖掘的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展。近来年 随着文本数据呈指数增长,要有效地管理这些数据,就必须在分布式环境下用有效的算法来处理这些数据。在Ha- doop分布式平台下实现了一简单有效的文本分类算法—TFIDF分类算法,即一种基于向量空间模型的分类算法, 它用余弦相似度得到分类结果。在两个数据集上做了实验,结果表明,这一并行化算法在大数据集上很有效并可以在 实际领域中得到良好的应用。     

基于Hadoop框架的MapReduce计算模式的优化设计

对某高校教学资源平台的海量日志进行了分析,将传统单机分析处理模式,转变为Hadoop框架下的MapReduce分布式处理模式。MapReduce采用分而治之的思想,很好地解决了单机对海量数据处理产生的瓶颈问题。通过分析Hadoop源码的使用,认真研究MapReduce对海量数据处理作业流程分析,提出了MapReduce分布式作业计算的优化策略,从而更好地提高了海量数据的处理效率。     

基于参数优化的Hadoop云计算平台

传统的数据分析,很难满足现阶段大数据处理效率的要求.Hadoop云计算技术的应用,实现了海量数据存储和分析,提高了数据存储和分析的效率.在总结传统系统利弊的基础上,以Hadoop分布式文件系统(HDFS)取代现有的单机数据存储,以map/reduce应用程序取代传统的单机数据分析,并对其做出优化.实验证明,Hadoop系统架构在生产上部署、投入使用的可行性.     

云计算平台的海量数据知识提取框架

针对从海量数据中分析与提取知识计算时间高的问题,提出一种基于Hadoop的知识提取算法.本文结合Hadoop的并行处理能力与分布式存储特点,设计了一种知识提取框架,可兼容不同的原型约简方法.基于MapReduce编程方法将约简方法并行化处理,并且设计了分类准确率高、计算速度快的原型约简组合规则.最终基于真实UCI大数据集进行实验,本框架将最近邻分类器的分类时间提高两个数量级.     

基于Hadoop的海量医疗小文件处理系统

由于Hadoop自身不适合处理海量的小文件,论文提出了一种小文件处理方案,将小文件归并到SequenceFile中有效地解决了NameNode内存使用问题,设计了基于Hadoop的海量医疗小文件处理系统,实验证明该系统在内存使用以及处理大文件时具有良好的性能.     

基于云计算异构环境的Hadoop性能分析

针对当前云服务发展中遇到的数据量急速增加为后台数据中心带来的数据处理问题,本文实施了Hadoop 的 性能测试。首先对云计算异构环境的Hadoop 性能进行了描述,其次对Hadoop 集群中两种节点的性能差别进行了分析,并给 出了实验异构的平台的设计和实验结果。     

基于Hadoop的云计算基础架构分析

Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源软件平台,已经被广泛应用在云计算领域.从Hadoop分布式文件系统的整体架构入手,描述了其分布式数据存储、分布式任务分配、分布式并行计算和分布式数据库四方面的核心内容,并论述了HDFS的工作原理、文件操作流程及Map/Reduce工作原理和计算过程.目的是使开发人员能深入地...     

基于Hadoop的云计算基础架构分析

Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源软件平台,已经被广泛应用在云计算领域。从Hadoop分布式文件系统架构的整体入手,描述了其分布式数据存储、分布式任务分配、分布式并行计算和分布式数据库4个方面的核心内容,并论述了HDFS的工作原理、文件操作流程及Map/Reduce工作原理和计算过程。使开发人员深入地理解Hadoop架构的工作原理与实现过程,为云计算背景下的应用程序开发提供重要的参考。