云计算-基于Hadoop公存式计算的遥感产品生产系统.pdf
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提高生产效率 by leveraging Hadoop's distributed computing capabilities. This system is specifically designed for the rapid and on-demand production of environmental remote sensing thematic products. 论文深入探讨了Hadoop的MapReduce编程模型,这是一种用于大规模数据处理的并行计算框架。MapReduce将大型数据集划分为小块,并在集群中的多个节点上并行执行Map和Reduce操作。在此基础上,论文以全球环境监测指数和草原干旱指数产品为例,设计并实现了并行生产算法。通过调整MapReduce的输入键、输入值和分区函数,以适应特定的遥感产品生产算法,从而优化数据处理流程。此外,为了解决多个MapReduce任务之间的依赖关系,论文还引入了工作流技术,确保复杂生产作业的高效协调。 通过在单节点和Hadoop集群上的实验,论文对比分析了串行与分布式计算方式在遥感产品生产中的效率差异。Hadoop集群在处理大量遥感数据时展现出显著的优势,能够根据计算节点的数量动态扩展计算能力,从而加速产品生产。这不仅缩短了产品生成的时间,也提高了资源利用率。 再者,论文利用Hadoop分布式计算平台,结合Java 2 Platform Enterprise Edition (J2EE) 和WebGIS技术,构建了一个全球生态环境遥感专题产品生产与服务系统。该系统以订单驱动,允许用户提交定制化的需求,然后通过Hadoop集群快速生成所需的产品。系统涵盖了订单管理、系统管理、数据管理和专题产品生产等多个环节,形成一个完整的生产流程。相比于传统的桌面型遥感产品生产系统,这个基于Hadoop的系统显著提升了生产效率,同时为环境领域的研究人员提供了便捷获取专题产品的新途径。 这篇论文通过利用Hadoop的分布式计算能力,成功地解决了海量遥感数据处理的挑战,提高了生态环境遥感专题产品的生产效率。提出的系统不仅能够满足大规模数据处理的需求,还能灵活应对用户的不同需求,为遥感数据分析和应用领域带来了重要的技术进步。关键词包括:Hadoop、MapReduce、分布式计算、遥感专题产品。
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