基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
水利数据的存储形式多样、数据量庞大以及水利实体种类丰富,针对每一类水利实体对象,不仅存在基础描述信息,也存在一系列测量业务信息,这2类数据存储和更新频率不相同.水利业务检索不仅要求能实现对象基础信息的快速检索,还要求根据基础描述信息和业务信息之间的依赖进行组合查询,而目前云环境中,尚缺能满足此类兼顾多类型数据之间依赖关系的高效索引方法.此外,水利数据量的急剧增长,给系统检索性能带来了巨大的挑战.为此,本文提出基于Hadoop的分布式双层索引结构HRB,针对不同的数据类型建立不同的索引.经实验验证,HRB索引与常规分布式索引相比,索引创建效率更优,且在数据量达到千万级别时,HRB检索速度更快,表明HRB具有一定的使用价值.
推荐文章
面向海量数据的并行UNION查询技术研究与实现
UNION查询
海量并行数据库
UQS
CORBA
云计算中海量数据高效索引方法
云计算
分布式B树
高效
分裂历史
并发访问
面向海量数据应用的物联网信息服务系统研究综述
物联网
信息服务系统
海量数据
系统安全
系统设计
面向海量数据的推荐系统的研究
大数据
推荐系统
协同过滤
遗传算法
K均值聚类
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 面向海量水利数据的索引方法研究
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 水利实体 双层索引结构 分布式索引 Hadoop
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 数据库与数据挖掘
研究方向 页码范围 29-35,41
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 6542字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.10.007
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 冯钧 河海大学计算机与信息学院 73 385 12.0 16.0
2 徐欢 河海大学计算机与信息学院 6 11 1.0 3.0
3 徐维纲 河海大学计算机与信息学院 1 0 0.0 0.0
4 冯读庆 河海大学计算机与信息学院 3 5 1.0 2.0
5 陆佳民 河海大学计算机与信息学院 11 21 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (138)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2012(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2013(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2014(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
水利实体
双层索引结构
分布式索引
Hadoop
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
论文1v1指导