【摘 要】
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洪灾数据类型多样、结构复杂、数据量巨大,随着时间累积给传统平台带来巨大压力.针对这个问题,通过结合大数据处理技术,将洪灾数据存储到云平台中,提高洪灾数据查询效率.根据洪灾数据的特征,将类型和种类进行分类,并通过HBase与HDFS相结合对洪灾数据存储进行设计.最终实现了洪灾数据的分布式存储、查询与管理,通过设计索引,提高了洪灾数据的查询效率和速度.应用结果表明,随着数据增长,研究设计的存储方案查询时间逐渐接近并小于传统平台的查询时间,能够提高洪灾数据利用效率.
【机 构】
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江西理工大学土木与测绘工程学院,江西赣州341000
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洪灾数据类型多样、结构复杂、数据量巨大,随着时间累积给传统平台带来巨大压力.针对这个问题,通过结合大数据处理技术,将洪灾数据存储到云平台中,提高洪灾数据查询效率.根据洪灾数据的特征,将类型和种类进行分类,并通过HBase与HDFS相结合对洪灾数据存储进行设计.最终实现了洪灾数据的分布式存储、查询与管理,通过设计索引,提高了洪灾数据的查询效率和速度.应用结果表明,随着数据增长,研究设计的存储方案查询时间逐渐接近并小于传统平台的查询时间,能够提高洪灾数据利用效率.
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