【摘 要】
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针对关系型数据库以及单节点处理难以满足海量气象水文数据存储与处理的问题,提出了一种基于Hadoop的海量气象水文数据并发处理模型(CPHDH)。该模型结合云计算技术,利用计算
【机 构】
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解放军61741部队,国防大学,解放军31010部队
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针对关系型数据库以及单节点处理难以满足海量气象水文数据存储与处理的问题,提出了一种基于Hadoop的海量气象水文数据并发处理模型(CPHDH)。该模型结合云计算技术,利用计算机集群以及HDFS文件系统实现海量气象水文数据的分布式存储;同时,基于MapReduce编程框架完成海量气象水文数据的高效并行处理。仿真实验中,CPHDH能够有效利用Hadoop平台的分布式存储和并行处理框架实现海量降雨要素信息的高效存储和处理,相比单机运行基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法(MOIvGA)进行降水影响因子属性约简,CPHDH中的属性子集对无雨、小雨和中雨预测效率分别提高了10. 74%、6. 19%、4. 42%。
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