磁流体动力学动量轮导电流体运动特性研究

为研究磁流体动力学动量轮导电流体环运动特性,在理想假设条件下建立磁流体动量轮的简化模型,综合欧姆定律和不可压缩流体的Navier Stokes方程对动量轮关键部件导电流体环进行传递函数的理论推导,然后利用仿真软件Fluent对理论结果进行数值仿真验证。研究表明,建立的磁流体动量轮导电流体环电磁场与流场耦合模型是正确的,同时动量轮工作特性与导电流体环的结构、磁感应强度的大小以及导电流体材料的物理参数有关,可为磁流体动量轮结构设计与优化提供依据。     

基于Hadoop平台的校本数据中心建设研究

本文通过搭建Hadoop平台搭建校本数据中心,并将数据集中存储在HBase数据库中。基于Hadoop的校本数据中心,提供了强大的数据统一存储和计算力,将校本数据进行了整合及标准化,形成数据中心的标准库和主题库,为广大师生提供数据查询、数据分析等各种数据服务。校本数据中心能够实现内信息化精益化运营分析,支持实时统计分析的管理辅助决策、基于大数据的数据分析决策以及科研数据辅助决策等;可满足高校的数据利用、教学质量管理、科研管理及绩效管理等需求。     

基于Hadoop平台的SVM_WNB分类算法的研究

对大量复杂数据的分类是处理大数据必须要解决的问题,SVM算法和朴素贝叶斯分类算法是其中性能优秀的算法。然而它们的缺点使得分类效果受到了影响,而且传统的数据挖掘分类算法也无法满足对于海量数据的处理。针对这些问题,这里对传统的朴素贝叶斯算法进行了分析和改进,提出了SVM_WNB分类算法,并且在Hadoop云平台上对算法实现并行化处理,使其能够对大数据进行处理。最后利用实验验证,改进后的算法在准确性和效率等方面有明显地提升。可以得出结论,在对大数据的分类上可以应用该算法,并且将会起到显著的效果。     

基于 Hadoop 的电站数据中心云计算模型磁

针对云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,提出基于云计算的多电站计算平台的体系结构,实现电站数据中心的可靠存储与快速并行处理。详细讨论了传统的电站计算平台在数据存储和数据处理过程中的不足,设计了基于 Hadoop 的电站数据中心云计算平台,并利用 Hadoop 云计算平台对数据检索的效率进行实验比较分析。     

基于Hadoop平台的高阶矩阵相乘MapReduce算法研究

目前,针对基于单一节点的中高阶矩阵相乘存在着计算瓶颈,甚至因内存溢出导致计算机崩溃等问题,结合利用云计算分布式处理和虚拟化技术的优势,提出一种基于Hadoop平台的高阶矩阵相乘的MapReduce算法。实验结果表明:该算法能够有效地解决高阶矩阵相乘中存在的计算瓶颈问题,同时提高了计算效率。     

基于Hadoop的高校大数据平台构建研究

高校业务系统数据资源的结构、内容以及数据利用价值还不够清晰，尚未真正发挥应有作用。以笔者所在高校为例，本文介绍基于Hadoop的“智慧校园大数据平台”的数据建设方案。文章根据学校现状提出适合高校信息化建设的数据治理方案，主要通过Hadoop分布式系统架构为大数据存储提供底层支撑，通过共享数据中心存储权威数据，通过智慧校园大数据平台实现数据流调用和共享，为大数据分析和决策提供依据。     

基于Hadoop的高校档案馆私有云存储平台的构建

针对高校档案馆面临档案信息资源出现的指数级增长和现有的存储平台不能适应档案数据增长的矛盾,构建一个基于Hadoop构建高校档案馆私有云存储平台,通过采用Linux集群技术、分布式文件系统和云计算框架,实现海量数据存储和高速数据处理。分析了该平台的网络拓扑结构、总体框架模型、平台的功能模块、平台安全特性和比较了私有云存储和传统存储模式。     

基于Hadoop的数据共享模型研究

云计算技术基于这样一种思想——将大量计算资源组织起来进行统一调度,形成一个计算资源池,向用户提供按需计算的服务。数据共享技术可以在集成各种资源时,在系统各组成部分间共享数据,提高系统的协作能力。该文研究了数据共享的关键技术,并深入分析当前主要的数据共享模型,和HBase数据共享模型。     

基于递归随机搜索算法的Hadoop平台大数据软件系统研究

随着互联网时代的到来,互联网数据的产生和收集数量呈爆炸式发展。使用金融机构大数据抓取软件系统处理和存储相关数据成为许多商业机构和研究机构的常态化选择,金融机构大数据抓取软件系统可以简化使用者对于信息传输和信息计算的具体操作,便于提高使用者的使用效率和准确率。本文研究的金融机构大数据抓取软件系统通过Python和Java语言完成,主要包括:金融机构大数据抓取软件系统分析模块、金融机构大数据抓取软件系统优化模块、金融机构大数据抓取软件系统预测模块。在研究的过程当中本文采用了递归随机搜索算法、Java图形界面、Hadoop平台进行设计研究。经过测试,在选用服务器为Intel Atom D510时,金融机构大数据抓取软件系统优化模块在Hadoop集群上开展优化,系统任务执行时间变短,比原来的数据时间缩短了5%以上,优化有效。     

基于Hadoop云计算模型探究

云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的发展。文中详细地阐述了MapReduce的编程思想、工作原理、步骤和方法。探讨了来自Apache开源的分布式计算平台Hadoop的核心设计MapReduce编程模型,并通过算法实验分析和研究了MapReduce模型的工作方式和应用方法。     

基于参数优化的Hadoop云计算平台

传统的数据分析,很难满足现阶段大数据处理效率的要求.Hadoop云计算技术的应用,实现了海量数据存储和分析,提高了数据存储和分析的效率.在总结传统系统利弊的基础上,以Hadoop分布式文件系统(HDFS)取代现有的单机数据存储,以map/reduce应用程序取代传统的单机数据分析,并对其做出优化.实验证明,Hadoop系统架构在生产上部署、投入使用的可行性.     

基于Hadoop框架的MapReduce计算模式的优化设计

对某高校教学资源平台的海量日志进行了分析,将传统单机分析处理模式,转变为Hadoop框架下的MapReduce分布式处理模式。MapReduce采用分而治之的思想,很好地解决了单机对海量数据处理产生的瓶颈问题。通过分析Hadoop源码的使用,认真研究MapReduce对海量数据处理作业流程分析,提出了MapReduce分布式作业计算的优化策略,从而更好地提高了海量数据的处理效率。     

基于Hadoop的云计算模型

Hadoop是一个更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台,也是目前最为广泛应用的开源云计算软件平台。在对Hadoop平台上的分布式文件系统HDFS和计算模型Map／Reduce进行深入分析和研究的基础上,给出基于Hadoop的云计算模型和实现步骤。     

基于Hadoop的云计算基础架构分析

Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源软件平台,已经被广泛应用在云计算领域。从Hadoop分布式文件系统架构的整体入手,描述了其分布式数据存储、分布式任务分配、分布式并行计算和分布式数据库4个方面的核心内容,并论述了HDFS的工作原理、文件操作流程及Map/Reduce工作原理和计算过程。使开发人员深入地理解Hadoop架构的工作原理与实现过程,为云计算背景下的应用程序开发提供重要的参考。     

基于Hadoop平台的云计算节能研究

云计算的广泛应用导致数据中心的产生.数据中心的能效的高低不仅涉及到电费,还关系到否符合环境法规.作者通过修改Hadoop YARN编程模型,使用RAPL的能耗限制功能来降低应用程序中计算失衡时的能耗.目的是测试在不会明显地降低性能的条件下,通过RAPL接口控制CPU的能耗是否有效.通过实验表明,在同样的负载下, Phadoop架构在分块矩阵乘法上相对于原来的Hadoop架构的能耗降低了34%.     

Hadoop云平台中基于信任的访问控制模型

Hadoop云计算平台是当下最流行的云平台之一,其现有的访问控制模型采用Kerberos进行身份验证,结合基于ACL的访问授权机制,通过Delegation Token和Block Access Token等令牌,实现了该平台中简单的访问控制。该模型具有明显的缺点,即仅仅在授权时考虑了用户身份的真实性,没有考虑用户后期行为的可信性,而且权限一经授予就不再监管。提出一种适用于Hadoop云平台的基于信任的访问控制新模型——LT。LT模型基于现有的Hadoop访问控制模型,为每个用户设定信任值,通过用户在集群中的行为记录实时地更新用户信任值,并根据这个信任值动态地控制用户对平台的访问。与Hadoop平台现有的访问控制模型相比,该模型所实现的访问授权不再是一个关口控制,而是一个实时动态的过程,其粒度更细并且具有更高的安全性和灵活度。实验证明,该模型不仅正确有效,而且克服了现行Hadoop平台中访问控制安全性不足的缺点,能够动态、有效地控制用户对集群中资源的访问及使用。     

基于Hadoop的云计算基础架构分析

Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源软件平台,已经被广泛应用在云计算领域.从Hadoop分布式文件系统的整体架构入手,描述了其分布式数据存储、分布式任务分配、分布式并行计算和分布式数据库四方面的核心内容,并论述了HDFS的工作原理、文件操作流程及Map/Reduce工作原理和计算过程.目的是使开发人员能深入地...     

基于云计算异构环境的Hadoop性能分析

针对当前云服务发展中遇到的数据量急速增加为后台数据中心带来的数据处理问题,本文实施了Hadoop 的 性能测试。首先对云计算异构环境的Hadoop 性能进行了描述,其次对Hadoop 集群中两种节点的性能差别进行了分析,并给 出了实验异构的平台的设计和实验结果。