《GIS软件工程》实验模式研究

GIS软件工程实验是《GIS软件工程》教学过程中的重要环节,分析《GIS软件工程》的特点,结合在教学实验过程中具体的问题,提出基于柔性案例的GIS软件工程实验模式,并从柔性案例的选择、柔点的选择设置方法、实验过程等方面,分别展开描述,对实验实施中的优缺点进行总结。     

基于遥感数据的南京仙林地区土地利用类型动态变化分析

以南京仙林地区为研究对象,根据1994年、2000年、2007年3期的Landsat5 TM数据以及2014年的Landsat8 OLI数据,结合相关地形图资料,借助遥感图像处理软件及GIS空间分析方法,对南京仙林地区的土地利用类型进行动态变化分析. 依据土地利用类型变化动态度,结合当地具体的自然与社会经济条件等因素,得出该地区土地利用类型变化趋势及原因,并建议以后该地区的规划要着重解决“人地关系”问题.     

基于ETM～+的青海省拉陵灶火下游地质找矿遥感应用研究

基于ETM+数据提取岩矿石蚀变异常信息在新疆东天山荒漠戈壁等地区矿产勘查中有着成功的应用.本文研究的青海省拉陵灶火下游地貌为荒漠戈壁区,植被稀疏,基岩裸露,具有与东天山地区极为相似的景观,很适合于应用遥感信息找矿.在本研究区矿产勘查中,分析己知矿床(点)的矿化蚀变类型及其岩石蚀变波谱信息特征,通过将其与研究区内未知矿床点的地物遥感异常信息波谱对比研究,结合地质分析的方法,进行遥感矿化蚀变异常成因解析与预测找矿.本文以基于ETM+数据的地质遥感蚀变信息异常提取技术在铁多金属矿找矿中的有效应用为例,说明基于ETM+数据的遥感蚀变信息提取技术在矿产勘查领域中具有广泛的应用前景.     

MongoDB负载均衡算法优化研究

随着Web2.0网络应用的兴起和大数据技术的发展,传统的关系型数据库(ORDBMS)已经难以满足海量数据的存储需求。非关系型数据库(NoSQL)因其高扩展性、高伸缩性、高可用性和容错性等特点,得到了越来越多的应用。作为一种新兴的NoSQL数据库,MongoDB数据库因具有模式自由、易于扩展、故障自动恢复、支持自动分片等特点,被广泛应用于大数据处理与分析中。文中首先介绍了MongoDB自动分片架构原理和实现机制,然后分析了MongoDB自带的负载均衡算法,其虽能使各个节点数据量达到平衡,但没有考虑各个节点的负载均衡。为了解决节点的负载平均问题,在原算法基础上提出了一种基于节点实时负载的负载均衡改进算法,改进算法的主要思想是引入节点负载指数作为chunk块迁移的一个判断条件。通过搭建测试环境并进行实验,验证了改进的负载均衡算法可以有效地均衡分片中的数据,提高集群的并发读写性能,从而证明了算法的有效性。     

基于Nginx负载均衡的动态改进算法

随着过去几十年互联网服务的指数增长,各大网站的访问量急剧上升。海量的用户请求使得热门网站的网络请求率可能在几秒钟内大规模增加。一旦服务器承受不住这样的高并发请求,由此带来的网络拥塞和延迟会极大地影响用户体验。负载均衡是高可用网络基础架构的关键组件,通过在后端引入一个负载均衡器,将工作负载分布到多个服务器来缓解海量并发请求对服务器造成的巨大压力,提高后端服务器和数据库的性能以及可靠性。而Nginx作为一款高性能的HTTP和反向代理服务器,正越来越多地应用到实践中。文中将分析Nginx服务器负载均衡的体系架构,研究默认的加权轮询算法,并提出一种改进后的动态负载均衡算法,实时收集负载信息,重新计算并分配权值。通过实验测试,对比不同算法下的负载均衡性能,改进后的算法能有效提高服务器集群的性能。