基于科学工作流的海量海底观测数据处理研究

• 作者: 宋靖东 李秀 汤友华 马辉
• 来源期刊: 海洋技术学报
• 关键词: 科学工作流 Hadoop集群 Kepler
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-2029.2017.02.011

摘要

近些年来,在处理由海底观测网站收集到的庞大观测数据的研究中,需引入新的科学工具来支持所需的高性能分布式计算环境.而科学工作流在先进信息基础设施研究中得到广泛重视,成为未来科研环境的具体实现工具.针对这一问题,提出了基于Kepler科学工作流的海量海底观测数据处理解决方案,并且研究了系统调用Hadoop集群进行海量数据处理的两种方式及其优缺点;通过实验,对比分析了该两种方式与传统Java编程模式调用Hadoop集群进行数据处理的效率问题,证明了Kepler调用集群的高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李秀	清华大学深圳研究生院信息学部	33	483	9.0	21.0
2	马辉	清华大学深圳研究生院信息学部	51	537	13.0	21.0
3	宋靖东	清华大学深圳研究生院信息学部	2	4	1.0	2.0
4	汤友华	清华大学深圳研究生院信息学部	3	6	1.0	2.0