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一种面向查询的无线传感器网络混合型数据存储算法
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作者 胡爱娜 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第12期3492-3496,3504,共6页
提出了一种面向数据查询的混合型的数据存储算法,将数据存储在合适的位置。通过分析采集、存储、查询节点之间的位置关系,存储模式可在集中存储和分布存储之间相互切换。本算法引入了"热点"保护机制,可有效均衡网络能耗。实... 提出了一种面向数据查询的混合型的数据存储算法,将数据存储在合适的位置。通过分析采集、存储、查询节点之间的位置关系,存储模式可在集中存储和分布存储之间相互切换。本算法引入了"热点"保护机制,可有效均衡网络能耗。实验结果表明,该算法的能耗均衡性、节点能耗、生命周期和丢包率相比于GHT(Geographic Hash Table)算法有一定的改善。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据查询 混合数据存储 均衡能耗
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混合存储视频数据库中自适应数据分布优化方法研究
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作者 程海英 《科技通报》 2018年第2期159-162,167,共5页
混合存储能够提高视频数据库的处理性能,针对混合存储视频数据库的数据分布问题,提出一种自适应数据分布优化方法,介绍了混合存储视频数据库中的数据分布情况,给出混合存储视频数据库中自适应数据分布优化流程,在数据分布前进行一段时... 混合存储能够提高视频数据库的处理性能,针对混合存储视频数据库的数据分布问题,提出一种自适应数据分布优化方法,介绍了混合存储视频数据库中的数据分布情况,给出混合存储视频数据库中自适应数据分布优化流程,在数据分布前进行一段时间的观测,对混合存储视频数据库中所有表和索引的访问特征进行记录,依据固态硬盘SSD的空间和所有表及索引的访问特征,通过决策策略进行排序。每隔一段时间对SSD是否处于空闲状态进行一次判断,若处于空闲状态,则进行数据迁移,从而实现自适应数据分布优化。实验结果表明,所提方法能够提高数据库处理能力,能耗少且吞吐能力与安全性强。 展开更多
关键词 混合存储视频数据 自适应 数据分布 优化
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基于Protobuf的异构环境数据 存储及交换技术研究
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作者 倪辰辰 高飞 +1 位作者 粟勇 梁璟 《移动信息》 2021年第2期73-75,共3页
近年来,各类信息系统规模和复杂度都在不断提升,异构环境下(不同的操作系统、不同的存储介质、不同的编程语言)数据的互联互通成为制约系统功能性能的瓶颈。文章围绕基于Protobuf的异构环境数据存储及交换技术,从架构的视角出发进行分... 近年来,各类信息系统规模和复杂度都在不断提升,异构环境下(不同的操作系统、不同的存储介质、不同的编程语言)数据的互联互通成为制约系统功能性能的瓶颈。文章围绕基于Protobuf的异构环境数据存储及交换技术,从架构的视角出发进行分析并提出解决方案,从逻辑组成、运行原理和应用效果几个方面对当前的研究进展进行了阐述,并在此基础上对技术发展方向和应用前景进行了展望。 展开更多
关键词 Protobuf协议 异构环境 混合数据存储
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工业园区固废数据管理与应用平台的设计与实现 被引量:1
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作者 陈盛龙 夏诏杰 +5 位作者 石靖靖 李强 李晓霞 龚伟 甘万贵 张丽 《工业控制计算机》 2023年第12期124-126,129,共4页
针对工业园区渣、尘、泥等典型固废资源化和污染溯源信息分析管理的需求,建立了工业园区固废数据管理与应用平台(ISWBDS),该平台基于MVVM模式的Vue.js框架开发,采用Python开发的RESTful接口提供数据服务,实现了园区、企业和生产线三个... 针对工业园区渣、尘、泥等典型固废资源化和污染溯源信息分析管理的需求,建立了工业园区固废数据管理与应用平台(ISWBDS),该平台基于MVVM模式的Vue.js框架开发,采用Python开发的RESTful接口提供数据服务,实现了园区、企业和生产线三个层级的信息管理;ISWBDS平台针对固废数据多源、异构的特点,建立了固废数据分布式采集系统,采集的数据包括不同公司的报表类数据、DCS现场数据和视频数据等;为了满足多源异构数据的存储,运用实时数据库Redis、关系型数据库MySQL和分布式文件存储等多种数据存储技术,建立了固废数据混合存储系统。ISWBDS平台实现了包括园区/企业/生产线层级资源环境效率分析和生产线运行状态评估等管理功能,为园区/企业提供了方便的管理工具。 展开更多
关键词 数据管理 固体废物 MVVM 分布式数据采集 数据混合存储
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基于Hadoop的大数据计算技术 被引量:18
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作者 查礼 《科研信息化技术与应用》 2012年第6期26-33,共8页
大数据计算面对的是传统IT技术无法处理的数据量超大规模、服务请求高吞吐量和和数据类型异质多样的挑战。得益于国内外各大互联网公司的实际应用和开源代码贡献,源于Google的Apache Hadoop软件已成为PB量级大数据处理的成熟技术和事实... 大数据计算面对的是传统IT技术无法处理的数据量超大规模、服务请求高吞吐量和和数据类型异质多样的挑战。得益于国内外各大互联网公司的实际应用和开源代码贡献,源于Google的Apache Hadoop软件已成为PB量级大数据处理的成熟技术和事实标准。本文介绍了大数据计算系统中存储和索引两项研究工作,RCFile和CCIndex,分别有效解决了大数据计算系统的存储空间问题和查询性能问题。 展开更多
关键词 数据 HADOOP 行列混合数据存储 互补式聚簇索引 云计算
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ONFS: a hierarchical hybrid file system based on memory, SSD, and HDD for high performance computers 被引量:1
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作者 Xin LIU Yu-tong LU +3 位作者 Jie YU Peng-fei WANG Jie-ting WU Ying LU 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2017年第12期1940-1971,共32页
With supercomputers developing towards exascale, the number of compute cores increases dramatically, making more complex and larger-scale applications possible. The input/output (I/O) requirements of large-scale app... With supercomputers developing towards exascale, the number of compute cores increases dramatically, making more complex and larger-scale applications possible. The input/output (I/O) requirements of large-scale applications, workflow applications, and their checkpointing include substantial bandwidth and an extremely low latency, posing a serious challenge to high performance computing (HPC) storage systems. Current hard disk drive (HDD) based underlying storage systems are becoming more and more incompetent to meet the requirements of next-generation exascale supercomputers. To rise to the challenge, we propose a hierarchical hybrid storage system, on-line and near-line file system (ONFS). It leverages dynamic random access memory (DRAM) and solid state drive (SSD) in compute nodes, and HDD in storage servers to build a three-level storage system in a unified namespace. It supports portable operating system interface (POSIX) semantics, and provides high bandwidth, low latency, and huge storage capacity. In this paper, we present the technical details on distributed metadata management, the strategy of memory borrow and return, data consistency, parallel access control, and mechanisms guiding downward and upward migration in ONFS. We implement an ONFS prototype on the TH-1A supercomputer, and conduct experiments to test its I/O performance and scalability. The results show that the bandwidths of single-thread and multi-thread 'read'/'write' are 6-fold and 5-fold better than HDD-based Lustre, respectively. The I/O bandwidth of data-intensive applications in ONFS can be 6.35 timcs that in Lustre. 展开更多
关键词 High performance computing Hierarchical hybrid storage system Distributed metadata management Data migration
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