基于HBase的高能物理數(shù)據(jù)存儲及分析平臺
本文選題:高能物理數(shù)據(jù) + 大數(shù)據(jù)�。� 參考:《計算機工程》2015年06期
【摘要】:高能物理對撞機產(chǎn)生數(shù)百億計的物理事例,而物理分析則是從中選取幾千個有意義的事例,該分析過程是一個典型的大數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。由此,設(shè)計高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、存儲及訪問機制,快速挑選出有意義的物理事例十分重要。介紹事例的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、存儲和處理技術(shù),分析高能物理數(shù)據(jù)的特點,提出一種以HBase,ROOT,BEAN及Map Reduce為基礎(chǔ)的新型高能物理數(shù)據(jù)存儲及處理技術(shù)系統(tǒng)。利用HBase存儲數(shù)據(jù)、Map Reduce實現(xiàn)并行處理,選擇ROOT和BEAN作為高能物理分析框架,并給出具體設(shè)計與實現(xiàn)方案。測試結(jié)果表明,與傳統(tǒng)高能物理數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)相比,該系統(tǒng)具有更快的數(shù)據(jù)處理速度,當(dāng)預(yù)篩選服務(wù)生效時能夠更加有效地利用I/O和CPU資源。
[Abstract]:The high-energy physics collider produces tens of billions of physical examples, and the physical analysis is to select thousands of meaningful examples. The analysis process is a typical application of big data processing and data mining. Therefore, it is very important to design efficient data structures, storage and access mechanisms, and quickly select meaningful physical examples. This paper introduces the data structure, storage and processing technology of examples, analyzes the characteristics of high energy physics data, and puts forward a new high energy physics data storage and processing system based on HBaseROOTBEAN and Map reduce. The parallel processing is realized by using HBase storage data mapReduce. Root and beam are selected as the analysis framework of high energy physics, and the concrete design and implementation scheme are given. The test results show that compared with the traditional high-energy physical data storage system, the system has faster data processing speed and can utilize the I / O and CPU resources more effectively when the pre-filter service becomes effective.
【作者單位】: 中國科學(xué)院高能物理研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(11375223,11375221);國家自然科學(xué)基金A3前瞻計劃基金資助項目(61161140454) 國家自然科學(xué)基金委員會-中國科學(xué)院大科學(xué)裝置聯(lián)合基金資助項目(11179020)
【分類號】:TP333
【共引文獻】
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,本文編號:2094938
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