【摘 要】
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在军事应用场景下,各部队日常积累的海量数据具有部署分散、区域跨度大等特点,通过将跨域的原始数据汇总后再分析的方式面临着计算效率低、带宽压力大的挑战。本文在借鉴Hado
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十九研究所
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在军事应用场景下,各部队日常积累的海量数据具有部署分散、区域跨度大等特点,通过将跨域的原始数据汇总后再分析的方式面临着计算效率低、带宽压力大的挑战。本文在借鉴Hadoop、Spark等分布式计算框架的基础上,结合网格计算的思想提出了一种适用于军用网格环境的广域分布式数据处理框架,能够将各部队中分布松散的数据、计算资源聚合起来构成一个大规模计算系统,以提供在跨军网广域范围内的大数据分析处理能力。同时,模拟军事应用场景设计了仿真实验,实验结果证实本框架相对于传统计算方式在计算效率上有显著提高。
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