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借助Hadoop平台实现了分形图像压缩编码,并将其应用于云渲染中对渲染后的图像进行压缩并传至用户阶段。采用4台PC机搭建Hadoop平台,并在此基础上进行分形图像压缩编码,实验结果表明,采用4台PC机的Hadoop平台并行压缩时间不到单台PC机压缩时间的30%,证实了该方案的现实有效性。采用分形压缩编码将云渲染后的图像传给用户具有压缩比大、传输时间短、解压缩快等特点,对改善云渲染用户体验具有重要意义。 相似文献
5.
随着云计算、物联网、移动互联网等技术的飞速发展,海量数据在这些崭新的领域迅猛地生长着,大数据作为一项颠覆性技术,为处理海量数据提供了无限可能。而传统的关系型数据库的不再适用,导致了分布式数据库NoSQL的应运而生。针对大数据领域面临的种种现实难题,设计并实现了一种基于Hadoop和NoSQL的新型分布式大数据管理系统(DBDMS),其提供大数据的实时采集、检索以及永久存储的功能。实验表明,DBDMS可以显著提高大数据处理能力,适用于海量日志备份和检索、海量网络报文抓取和分析等领域。 相似文献
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针对云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,提出基于云计算的多电站计算平台的体系结构,实现电站数据中心的可靠存储与快速并行处理。详细讨论了传统的电站计算平台在数据存储和数据处理过程中的不足,设计了基于 Hadoop 的电站数据中心云计算平台,并利用 Hadoop 云计算平台对数据检索的效率进行实验比较分析。 相似文献
8.
为解决单机环境下海量地震观测数据计算和分析效率低下的问题,提出一种基于分布式架构的地震观测数据的存储、计算和分析处理方法,选择噪声功率谱复杂计算过程的应用场景进行实现.基于Hadoop在海量数据处理上的性能优势,在分布式文件存储系统HDFS上进行地震观测数据的存储和调度,研究测震数据噪声功率谱的质量评估方法在Spark分布式计算架构上的实现,采用弹性数据集Spark RDD将计算任务自动分配到计算节点,解析存储在HDFS中的测震波形数据,计算结果采用RowKey方式放入分布式数据库HBase中,实现了长周期地震噪声功率谱结果的存储和提取.计算结果表明,基于Spark分布式架构的该方法可以支撑TB级海量数据的处理,并且具有较高的处理效率,可应用于海量地震观测数据的分析计算. 相似文献
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《信息工程大学学报》2016,17(1)
Hadoop平台中的MapReduce并行分布式编程模型通过将廉价节点组合成集群提供存储和计算服务,可以降低集群成本。Hadoop可以通过配置使Reduce任务在Map任务完成固定百分比时启动,但是过早地启动Reduce任务会造成Reduce资源长期处于等待状态。提出一种Reduce动态调度的DRS算法,通过作业中Map任务数量和大小计算Reduce启动时间,并在作业运行中根据Map任务的调度情况修正启动时间,以节约Reduce资源的使用效率。实验表明,DRS算法与固定百分比参数的方法相比,shuffle阶段时间缩短了7.3%。与系统默认参数相比shuffle阶段时间缩短了43.6%。 相似文献
10.
张岩 《江苏工业学院学报》2014,26(4):86-88
为了解决气瓶管理系统处理海量数据的性能问题,提出了一种基于Hadoop的分布式气瓶管理系统.首先对现有系统进行分析;然后设计基于Hadoop的气瓶管理系统架构;其次实现基于Hadoop的气瓶管理系统;并对系统性能进行测试.表明基于Hadoop的气瓶管理系统比现有系统性能有很大提高. 相似文献