【摘 要】
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【目的】分析关联大数据的概念、内涵与特征,针对关联大数据管理的技术挑战,探讨关联大数据管理技术的对策和解决思路。【方法】结合NoSQL数据管理技术、分布式图计算技术、
【基金项目】
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国家重点研发计划云计算和大数据专项“科学大数据管理系统”(项目编号:2016YFB1000605);中国科学院计算机网络信息中心与国家自然科学基金委员会合作项目“国家自然科学基金大数据知识管理服务平台”(项目编号:GC-FG4161781)的研究成果之一
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【目的】分析关联大数据的概念、内涵与特征,针对关联大数据管理的技术挑战,探讨关联大数据管理技术的对策和解决思路。【方法】结合NoSQL数据管理技术、分布式图计算技术、大数据流水线技术等给出应对挑战的思路,并基于此思路形成大规模图数据仓库加工系统gETL。【结果】该方法和系统在NSFC-KBMS和WDCM项目中得到了应用,实现了大规模知识型数据和生物数据的有效管理,满足了多元化的数据管理需求。【局限】需要结合应用的情况,进一步完善方法与系统。【结论】通过采用NoSQL数据存储技术、分布式图计算技术、大数据流水线技术以及gETL系统,可以很好地解决关联大数据的管理问题。
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