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文檔簡(jiǎn)介
1、在水質(zhì)監(jiān)測(cè)過(guò)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(diǎn)。這些特征使得工作人員難以直觀、高效地監(jiān)測(cè)以及分析數(shù)據(jù)。對(duì)水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(cè)和分析水質(zhì)狀況。然而,隨著數(shù)據(jù)量的增加,傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式的計(jì)算效率在短時(shí)間內(nèi)無(wú)法滿(mǎn)足計(jì)算任務(wù)的基本需求。因此,需要采用大規(guī)模的計(jì)算模式來(lái)提高可視化的效率。而云計(jì)算在海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、提取和分析方面具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)和能力。因此利用云計(jì)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(cè)提供高效便捷的信息平臺(tái)。
本文使用云計(jì)算開(kāi)源編程框架Hadoop以及HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)了三峽水庫(kù)奉節(jié)縣朱衣河區(qū)域水質(zhì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)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(jìn)行可視化展示,主要工作如下:
對(duì)水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)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(shí)驗(yàn)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(jì)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(kù)中。最后,利用MapReduce計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的讀取及處理。本文在實(shí)現(xiàn)了基于Hadoop的可視化平臺(tái)之后,進(jìn)行了性能測(cè)試與分析。分別記錄了傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式下與Hadoop環(huán)境下的數(shù)據(jù)處理時(shí)間,并進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,Hadoop編程框架以及HBase數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理有著比傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式更高效的優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)量越大,優(yōu)勢(shì)越明顯。
實(shí)
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