科技视界
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과기시계
Science&Technology Vision
2012年
28期
95,99
,共2页
DEM%数据建模%MapReduce%Hadoop
DEM%數據建模%MapReduce%Hadoop
DEM%수거건모%MapReduce%Hadoop
由于采集到DEM具有数据量大特点,所以目前基于单台计算机上进行DEM内插和建模所耗费的时间就长,且效率低下.本文以开放式云平台Hadoop为基础,对海量的DEM离散点数据文件分块,运用MapReduce编程模型对分块内插得出格网点的高程,最后,通过构建的hadoop分布式框架对大批量的DEM数据进行测试,结果表明,基于hadoop的DEM格网建模在时间效率上明显高于基于单机的建模.
由于採集到DEM具有數據量大特點,所以目前基于單檯計算機上進行DEM內插和建模所耗費的時間就長,且效率低下.本文以開放式雲平檯Hadoop為基礎,對海量的DEM離散點數據文件分塊,運用MapReduce編程模型對分塊內插得齣格網點的高程,最後,通過構建的hadoop分佈式框架對大批量的DEM數據進行測試,結果錶明,基于hadoop的DEM格網建模在時間效率上明顯高于基于單機的建模.
유우채집도DEM구유수거량대특점,소이목전기우단태계산궤상진행DEM내삽화건모소모비적시간취장,차효솔저하.본문이개방식운평태Hadoop위기출,대해량적DEM리산점수거문건분괴,운용MapReduce편정모형대분괴내삽득출격망점적고정,최후,통과구건적hadoop분포식광가대대비량적DEM수거진행측시,결과표명,기우hadoop적DEM격망건모재시간효솔상명현고우기우단궤적건모.
