發(fā)布時間：2017-09-28 07:03

  本文關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)云存儲中的并行優(yōu)化處理方法仿真

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【摘要】：在對云平臺下大數(shù)據(jù)存儲過程中,存儲的數(shù)據(jù)種類越來越多,導(dǎo)致在并行存儲中不同并行存儲區(qū)在存儲形式和存儲特征上存在較大差別,傳統(tǒng)的云計算存儲過程在多差異并行區(qū)存儲中,一旦差異過大,導(dǎo)致查詢不斷輪轉(zhuǎn),過程耗時、服務(wù)器能耗過大。提出基于改進(jìn)稀疏算法的云平臺下大數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化與并行處理方法。先定義云平臺下大數(shù)據(jù)的存儲分布區(qū)域,融合于基于環(huán)的數(shù)據(jù)存儲協(xié)議。將云平臺下大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)劃分為多個環(huán)區(qū)域,并設(shè)定出各個區(qū)域存儲與查詢環(huán)的活動時間。計算出環(huán)處于(非活動、活動)狀態(tài)所消耗的能量,最大化云平臺下的大數(shù)據(jù)存儲環(huán)的活動時間。再利用稀疏算法將云平臺下大數(shù)據(jù)存儲轉(zhuǎn)換為線性方程組的并行求解,有效地實現(xiàn)云平臺下大數(shù)據(jù)存儲與并行處理。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)稀疏算法的云平臺下大數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化與并行處理方法延長了網(wǎng)絡(luò)壽命,并且大幅度節(jié)省內(nèi)存空間,減少了能耗和時耗。
【作者單位】： 鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 大數(shù)據(jù)存儲 縮聚 并行處理
【基金】：基于ArcGIS的數(shù)字化城市系統(tǒng)中某些關(guān)鍵技術(shù)的研究與實現(xiàn)(152102210132)
【分類號】：TP333
【正文快照】： _1引言近些年,隨著各行業(yè)領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量開始呈現(xiàn)大規(guī)模的增長趨勢,這也同時導(dǎo)致了互聯(lián)網(wǎng)上的海量計算機資源利用率一直處于不平衡狀態(tài)[|_3]。在部分用戶需要大量數(shù)據(jù)資源的同時,也存在大量處于閑置狀態(tài)的數(shù)據(jù)存儲資源。在這種情況下,如何有效的解決大

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本文編號：934437