【摘 要】
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针对海量气象数据在传统WebGIS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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1710123);北京市自然科学基金项目(6161001);北京林业大学青年教师科学研究中长期项目(2015ZCQ-LX-01)
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针对海量气象数据在传统WebGIS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
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