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21.
针对矿产资源潜力评价成果数据,提出使用Hadoop平台下的HDFS对海量数据进行存储,构造地质矿产资源数据存储模型。使用支持单条记录快速查询的HBase数据库管理其元数据,并进行矿产资源潜力评价成果数据的快速检索,同时,在HBase上设计多级索引目录支持非主键查询,解决了HBase只支持简单的基于主键索引的缺点,实现了对矿产资源潜力评价成果数据的智能检索,并通过实验进一步验证该方法的正确性和可行性。  相似文献   
22.
云计算技术基于这样一种思想——将大量计算资源组织起来进行统一调度,形成一个计算资源池,向用户提供按需计算的服务。数据共享技术可以在集成各种资源时,在系统各组成部分间共享数据,提高系统的协作能力。该文研究了数据共享的关键技术,并深入分析当前主要的数据共享模型,和HBase数据共享模型。  相似文献   
23.
针对海量空间矢量数据分布式存储与计算需求,研究了基于四叉树格网编码建立要素索引的方法,设计了HBase预分区优化策略,提出了一种空间矢量数据分布式存储模型.基于MapReduce计算框架,构建了空间数据分布式计算与分析的优化流程.最后,针对空间叠加与统计场景,采用一定规模的业务数据对所提的方法进行测试,验证了设计方案的可行性和有效性.  相似文献   
24.
随着电商平台的快速发展,物流行业增长迅猛,其中物流服务平台的访问日志能够反映用户的行为规律,从而挖掘潜藏信息助力物流服务平台优化业务已至关重要.目前,针对于此类大规模日志数据处理提出了更高的实时性需求,本文综合考量多种实时计算的流处理框架、大规模存储数据库以及日志采集工具等,选取Flume及Kafka作为日志采集工具与消息队列,并利用Flink及HBase进行流数据实时计算以及大规模数据存储.同时,对平台设计了数据去重、异常告警、容错策略以及负载调度的功能.经实验测试证明,本处理平台可以有效处理物流服务平台的日志数据,具有较强的创新思路以及实际价值.  相似文献   
25.
为增强HBase的安全访问控制能力,提出一种针对HBase的细粒度访问控制方法。该方法通过修改优化HBase源码,扩展访问控制权限、重写访问控制器达到细粒度访问控制的目的。归纳出应用于HBase的RBAC模型,内建数据库角色以解决权限扩展后细粒度权限管理难度增大的问题。通过设计实验测试用例,验证了提出的细粒度访问控制方法能更全面地保护HBase数据,解决了原有方法带来的权限过粗的问题,降低了数据可能被恶意地执行修改、删除等操作所带来的巨大安全风险。  相似文献   
26.
为解决在大数据环境下,用于训练多分类逻辑回归模型的数据集可能会超过执行计算的客户端内存的问题,提出了块批量梯度下降算法,用于计算回归模型的系数。将训练数据集存入HBase后,通过设置表扫描对象的起始行键参数,可取出大小合适的含训练样本及结果值的数据块,同时为避免客户端到服务端频繁的RPC调用,取出的数据块可进行多次迭代计算,以加快系数的收敛。当取出的数据块达到指定的迭代次数后,再按行键次序取出下一个数据块,如此循环,直到系数收敛或达到指定的循环控制阈值。多分类的逻辑回归问题可转换为二分类来解决,因此需要为每一个分类在训练数据表中设定结果值列,结合训练样本列簇,按块批量梯度下降算法得到每个分类的回归系数。实验结果表明,得到的回归系数,能准确的对测试样本进行分类。  相似文献   
27.
28.
针对GAC-RDB分类算法只能应用于单机版数据仓库的局限性,为了能够更方便、快捷地在云计算平台上开展数据挖掘工作,基于分布式数据仓库HBase,结合GAC-RDB分类算法的实现机理,制定适合分布式平台的运行策略,使用原生HiveQL语言提出了一种分布式GAC-RDB分类算法。实验显示,随着集群中节点的不断增加,算法的运行时间稳步下降。结果表明,在保证算法准确率的前提下,分布式数据仓库能够有效提高GACRDB分类算法的扩展性和运行效率,相对于MapReduce框架,HiveQL语言降低了对数据挖掘从业人员的技术要求,更大程度地减少了算法的开发时间,为挖掘海量数据提供了新的解决方案。  相似文献   
29.
为解决传统的详单查询系统存在的问题,广西移动进行了基于Hadoop+HBase架构的云详单系统建设,云详单有效地改善了用户详单业务体验,但由于HBase不支持SQL语句且缺乏界面化管理工具,数据的访问只能通过JAVA、SHELL等编程语言后台访问,这无法满足日常运维管理要求。为提高日常运维效率,本文设计并实现了基于HBASE云详单系统的界面化管理工具,使运维人员像操作传统关系型数据库一样实现对HBase数据库的操作。  相似文献   
30.
基于融合数据库的海量传感器信息存储架构   总被引:2,自引:0,他引:2  
类兴邦  房俊 《计算机科学》2016,43(6):68-71, 111
在物联网、工业监控等系统中,庞大规模的传感器每时每刻都在产生大量的数据。实时数据库在处理高时效性数据方面具有较强的优势,但是在处理大规模传感器数据方面存在着存储量低、不便于扩展的弊端。而HBase在处理海量数据方面具有高读写性能、高扩展性、高可靠性和高存储量的优势。通过将实时数据库与HBase相结合,设计并实现了基于融合数据库的传感器信息存储架构。该架构采用多租户机制,对HBase写入进行了优化,将原来分散的传感器数据集中式存储,并把传感器元数据与历史数据分离存储,同时维持了实时数据库原有的查询、数据组织结构的特点。经过实验验证,该架构具有较高的读写性能以及良好的可扩展性,有效避免了Region写入热点,实现了集群负载均衡。  相似文献   
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