本文選題：大數(shù)據(jù) + Hadoop架構(gòu)　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程》2017年05期

【摘要】：遙感影像數(shù)據(jù)并行處理系統(tǒng)大多依賴(lài)于國(guó)外商用產(chǎn)品,而國(guó)內(nèi)自主化并行計(jì)算處理系統(tǒng)的任務(wù)流程化支撐能力以及并行計(jì)算性能難以適應(yīng)規(guī)模化生產(chǎn)。為此,基于Hadoop的HDFS,MapReduce集群并行架構(gòu)、CPU和GPU協(xié)同并行處理、內(nèi)存映像、BMP等技術(shù),提出流程驅(qū)動(dòng)執(zhí)行的高性能分布式并行計(jì)算處理平臺(tái)體系架構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,工作站集群和工作站內(nèi)多粒度混合的并行計(jì)算架構(gòu)提高了平臺(tái)并行處理性能,為海量遙感影像數(shù)據(jù)產(chǎn)品的批量生產(chǎn)提供一種自主化解決方案。
[Abstract]:Most remote sensing image data parallel processing systems rely on foreign commercial products, but the domestic autonomous parallel computing system can not adapt to large-scale production. Therefore, based on Hadoop's parallel architecture of HDFS / MapReduce cluster, such as collaborative parallel processing between CPU and GPU, memory image and BMP, a high performance distributed parallel computing platform architecture for process-driven execution is proposed. The experimental results show that the parallel computing architecture with multi-granularity mixing in workstation cluster and workstation improves the parallel processing performance of the platform and provides an autonomous solution for mass production of massive remote sensing image data products.
【作者單位】： 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十二研究所;
【分類(lèi)號(hào)】：TP338.6;TP751

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本文編號(hào)：1950342