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文檔簡介
1、在水質(zhì)監(jiān)測過程中,以數(shù)字形式表示的龐大的水質(zhì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出抽象性以及復(fù)雜性等特點。這些特征使得工作人員難以直觀、高效地監(jiān)測以及分析數(shù)據(jù)。對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行可視化處理,可以將抽象的數(shù)據(jù)以圖像等形式展現(xiàn),有利于監(jiān)測和分析水質(zhì)狀況。然而,隨著數(shù)據(jù)量的增加,傳統(tǒng)開發(fā)模式的計算效率在短時間內(nèi)無法滿足計算任務(wù)的基本需求。因此,需要采用大規(guī)模的計算模式來提高可視化的效率。而云計算在海量數(shù)據(jù)的存儲、提取和分析方面具有強大的優(yōu)勢和能力。因此利用云計算以及可視化技
2、術(shù),可以高效地幫助工作人員尋找和分析隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律,為水質(zhì)監(jiān)測提供高效便捷的信息平臺。
本文使用云計算開源編程框架Hadoop以及HBase分布式數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了三峽水庫奉節(jié)縣朱衣河區(qū)域水質(zhì)數(shù)據(jù)的存儲與處理。然后利用Google Maps提供的熱圖可視化功能將處理后的數(shù)據(jù)進行可視化展示,主要工作如下:
對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行存儲及處理。首先,在充分了解Hadoop工作原理以及安裝步驟之后,搭建Hadoop實驗環(huán)境。然后,根據(jù)
3、HBase原理以及水質(zhì)數(shù)據(jù)的特征,合理地設(shè)計數(shù)據(jù)表,并將水質(zhì)數(shù)據(jù)全部遷移到HBase數(shù)據(jù)庫中。最后,利用MapReduce計算框架實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的讀取及處理。本文在實現(xiàn)了基于Hadoop的可視化平臺之后,進行了性能測試與分析。分別記錄了傳統(tǒng)開發(fā)模式下與Hadoop環(huán)境下的數(shù)據(jù)處理時間,并進行對比。通過實驗證明,Hadoop編程框架以及HBase數(shù)據(jù)庫對海量數(shù)據(jù)的存儲與處理有著比傳統(tǒng)開發(fā)模式更高效的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)量越大,優(yōu)勢越明顯。
實
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