【摘 要】
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研究了提高空间矢量数据运算效率的分布式并行处理方法,基于微软Azure云平台设计了适用于矢量数据并行处理的3种架构方式:中心负载均衡架构、分布式静态负载均衡架构、分布式
【机 构】
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信息工程大学地理空间信息学院; 61363部队; 北京理工大学信息与电子学院; 国土资源部地质信息技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41271392;41401462);数字制图与国土信息应用工程国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金(GCWD201105)
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研究了提高空间矢量数据运算效率的分布式并行处理方法,基于微软Azure云平台设计了适用于矢量数据并行处理的3种架构方式:中心负载均衡架构、分布式静态负载均衡架构、分布式动态负载均衡架构,并分别搭建原型系统对小规模偏态分布数据和大规模数据进行叠置分析测试。试验结果表明,基于Azure云的分布式动态负载均衡架构版本原型系统可大幅度提高计算效率,对小规模偏态分布数据集可以达到超过10倍的加速比,对大规模数据集的分析计算更是达到了超过40倍的加速比,证明基于Azure云的分布式动态负载均衡架构方法是提高空间矢量数据分析效率的有效方法。
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