基于HBase的高能物理数据存储及分析平台

• 作者: 孙功星 李强 雷晓凤
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高能物理数据 大数据 HBase数据库 ROOT框架 BEAN框架 MapReduce框架
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: ?先进计算与数据处理?
• 页码范围: 49-55
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.06.010

摘要

高能物理对撞机产生数百亿计的物理事例,而物理分析则是从中选取几千个有意义的事例,该分析过程是一个典型的大数据处理及数据挖掘应用。由此,设计高效的数据结构、存储及访问机制,快速挑选出有意义的物理事例十分重要。介绍事例的数据结构、存储和处理技术,分析高能物理数据的特点,提出一种以HBase,ROOT,BEAN及MapReduce为基础的新型高能物理数据存储及处理技术系统。利用HBase存储数据、MapReduce实现并行处理,选择ROOT和BEAN作为高能物理分析框架,并给出具体设计与实现方案。测试结果表明,与传统高能物理数据存储系统相比,该系统具有更快的数据处理速度,当预筛选服务生效时能够更加有效地利用I/O和CPU资源。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李强	中国科学院高能物理研究所	307	4416	30.0	55.0
5	孙功星	中国科学院高能物理研究所	42	177	8.0	10.0
6	雷晓凤	中国科学院高能物理研究所	4	17	3.0	4.0