文献类型： 中文期刊
作者： 李涛 1 ; 冯仲科 1 ; 孙素芬 1 ; 程文生 1 ;
作者机构： 1.北京林业大学精准林业北京市重点实验室;北京市农林科学院农业科技信息研究所
关键词： 气象数据;分布式;Hadoop;MapReduce
期刊名称： 农业机械学报
ISSN： 1000-1298
年卷期： 2019 年 01 期
页码： 180-188
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 针对海量气象数据在传统Web GIS平台下存储和分析计算受到限制的问题,提出基于Hadoop的分布式计算和存储框架,使用了Hadoop生态体系中的HDFS分布式文件存储框架来存储管理分析海量气象数据。在海量数据的并行计算分析方面,使用MapReduce作为分布式计算编程模型,该模型通过分析海量气候数据可对农业生产进行决策。最后,利用地理信息系统空间可视化技术,在前端页面以三维形式对分析结果进行展示,并分析比较数据量和集群中节点数对计算耗时的影响。试验结果表明,使用分布式多节点集群可以有效提高海量气象数据的存储和计算效率,解决了传统Web GIS平台数据存储与计算的局限性问题。
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