基于Hadoop的云环境下作物生长模型算法的实现与测试

• 作者: 姜海燕* 孙波 朱艳 赵青松 陈林
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 农作物 并行算法 模型 云计算 Hadoop
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 179-186
• 分类号: S126|TP291
• 字数: 6463字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.08.021

摘要

为了提高作物生长模型的计算速度,该文提出了云环境下作物生长模型算法的实现方案.综合分析了作物生长模型和子模型之间的数据依赖关系,以及不同并行计算方法的特点.以云计算基础架构开源软件 Hadoop为基础,设计云环境下作物生长模型处理方案.以小麦生长模型WheatGrow为测试对象,在真实云环境下,验证了该方案的有效性.研究表明,在处理作物生长模型这类具有复杂数据依赖关系问题时,当区域数据点较多,需采用数据并行计算方法;且区域数据点越多,加入计算的计算结点越多,越能体现出MapReduce在并行计算上具有的可扩展性.研究可为促进作物生长模型和数字农业的发展提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵青松	南京农业大学信息科技学院	7	42	3.0	6.0
2	陈林	南京农业大学信息科技学院	3	31	3.0	3.0
3	孙波	南京农业大学信息科技学院	1	18	1.0	1.0
4	姜海燕*	南京农业大学信息科技学院	1	18	1.0	1.0