【摘 要】
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针对农田数据在高吞吐量、高并发、多条件处理过程中易产生运算负载大、响应速度慢等难题,研究了负载均衡大规模集群数据处理技术,优化了多条件检索时Hbase农田数据库,提出了
【机 构】
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中国农业机械化科学研究院土壤植物机器系统技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFD0700601)
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针对农田数据在高吞吐量、高并发、多条件处理过程中易产生运算负载大、响应速度慢等难题,研究了负载均衡大规模集群数据处理技术,优化了多条件检索时Hbase农田数据库,提出了基于Solr的二级非主键索引方法,搭建了基于Hadoop的农田大数据平台,采用农机深松、植保、保护性耕作等8种作业生成的100 TB数据对平台进行了检索实验和压力测试实验。实验结果表明,多条件检索时,优化后的技术模型在数据规模达到5×10^7条时,系统的响应时间小于1 s,优化的性能与原生Hbase相比提高了3倍;在模拟用户达到5
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