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摘要:
[目的/意义]建构云计算技术环境下的海量数据分析是一种需要预载大量数据集的数据计算处理.针对传统海量数据分析处理数据细节方式所导致的分析质量与效率问题,运用Google三大云计算技术对其进行改进.[方法/过程]通过对Google三大云计算技术——GFS、MapReduce和Bigtable进行文献调查、内容分析和技术分析,梳理出Google云计算技术在数据处理、技术架构和算法模型等方面的部署创新和设计改进.[结果/结论]将Google云计算技术与传统本地数据分析处理方式与细节进行比较分析,得出Google云计算技术在操作海量数据分析时所具备的处理优势.借助Google云计算三大技术,提出海量数据分析流程在存储和访问、组织与管理以及并行处理3个方面的技术优化与改进策略.
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文献信息
篇名 Google三大云计算技术对海量数据分析流程的技术改进优化研究
来源期刊 图书情报工作 学科 社会科学
关键词 云计算 信息分析 Google云计算技术 GFS MapReduce Bigtable
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 专题:现代信息技术在信息分析中的应用研究
研究方向 页码范围 5-11,102
页数 分类号 G202
字数 语种 中文
DOI 10.13266/j.issn.0252-3116.2015.03.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王涛 中国人民大学信息资源管理学院 178 612 12.0 19.0
2 卢小宾 中国人民大学信息资源管理学院 43 304 10.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
信息分析
Google云计算技术
GFS
MapReduce
Bigtable
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图书情报工作
半月刊
0252-3116
11-1541/G2
16开
北京中关村北四环西路33号
2-412
1980
chi
出版文献量(篇)
11437
总下载数(次)
32
总被引数(次)
130230
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