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基于GeoTrellis的海量栅格数据计算分布式系统建设
被引量:
2
1
作者
向虹锟
徐柱
《测绘与空间地理信息》
2021年第8期44-47,51,共5页
为实现海量栅格数据的分布式处理,本文基于Hadoop和Spark分布式计算技术,结合开源框架GeoTrellis地理处理引擎,设计并实现了一个海量栅格数据的分布式计算系统。重点探讨了海量栅格数据分布式存储和计算架构,并基于GeoTrellis设计并实...
为实现海量栅格数据的分布式处理,本文基于Hadoop和Spark分布式计算技术,结合开源框架GeoTrellis地理处理引擎,设计并实现了一个海量栅格数据的分布式计算系统。重点探讨了海量栅格数据分布式存储和计算架构,并基于GeoTrellis设计并实现了该分布式计算系统。最后,以10 m分辨率的全球地表覆盖地图对系统计算性能进行测试,结果表明:基于GeoTrellis开发的分布式计算系统能够有效地提升海量栅格数据的处理能力。
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关键词
栅格数据
分布式计算
HADOOP
GeoTrellis
SPARK
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职称材料
题名
基于GeoTrellis的海量栅格数据计算分布式系统建设
被引量:
2
1
作者
向虹锟
徐柱
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
出处
《测绘与空间地理信息》
2021年第8期44-47,51,共5页
基金
国家重点研发计划“固废资源化”重点专项项目——城市固废大数据挖掘及全生命周期管控新技术(2019YFC1905600)资助。
文摘
为实现海量栅格数据的分布式处理,本文基于Hadoop和Spark分布式计算技术,结合开源框架GeoTrellis地理处理引擎,设计并实现了一个海量栅格数据的分布式计算系统。重点探讨了海量栅格数据分布式存储和计算架构,并基于GeoTrellis设计并实现了该分布式计算系统。最后,以10 m分辨率的全球地表覆盖地图对系统计算性能进行测试,结果表明:基于GeoTrellis开发的分布式计算系统能够有效地提升海量栅格数据的处理能力。
关键词
栅格数据
分布式计算
HADOOP
GeoTrellis
SPARK
Keywords
raster data
distributed computing
Hadoop
GeoTrellis
Sparks
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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出处
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1
基于GeoTrellis的海量栅格数据计算分布式系统建设
向虹锟
徐柱
《测绘与空间地理信息》
2021
2
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