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:
数据是天文学发展的重要驱动.分布式存储和高性能计算(High Performance Computing,HPC)为应对海量天文数据的复杂性、不规则的存储和计算起到推动作用.天文学研究中多信息和多学科交叉融合成为必然,天文大数据已进入大规模计算时代.高性能计算为天文大数据处理和分析提供了新的手段,针对一些传统手段无法解决的问题给出了新的方案.文中根据天文数据分类和特征,以高性能计算为支撑,对天文大数据的数据融合、高效存取、分析及后续处理、可视化等问题进行了研究,总结了现阶段的技术特点,提出了处理天文大数据的研究策略和技术方法,并对天文大数据处理面对的问题和发展趋势进行了探讨.
推荐文章
大数据研究综述
大数据
数据处理
数据挖掘
航空高性能计算和数据处理需求评论
高性能计算
计算流体力学
数据处理
可视化
水利大数据研究综述
水利大数据
数据存储与共享
数据分析
决策平台
基于ImpaIa的大数据查询分析计算性能研究
大数据
Hadoop
MapReduce
Impala
计算性能
查询分析
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 高性能计算与天文大数据研究综述
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 天文大数据 高性能计算 数据存储 数据处理 数据可视化
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 计算机体系结构
研究方向 页码范围 1-6
页数 6页 分类号 TP3-05
字数 6577字 语种 中文
DOI 10.11896/jsjkx.190900042
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (16)
共引文献  (29)
参考文献  (29)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1994(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2012(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2013(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2015(8)
  • 参考文献(8)
  • 二级参考文献(0)
2016(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2017(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2018(9)
  • 参考文献(8)
  • 二级参考文献(1)
2020(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
天文大数据
高性能计算
数据存储
数据处理
数据可视化
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导