Spark大数据处理平台的构建及应用

在大数据时代,Spark的应用能够为大规模数据分析处理提供可靠性保障。基于此,本文对Spark展开了分析,从平台架构、功能模块组成等方面提出了Spark大数据处理平台的构建方案,并从数据采集和资源调度两方面探讨了平台的应用方法,为关注这一话题的人们提供参考。

社交平台不平衡文本数据处理与应用研究

随着社会信息化程度加深,运用自然语言处理技术从海量网络数据中筛选提取有效信息,具有重要的实用价值。然而,从社交平台收集的文本数据存在有效信息类别数据量少、类别不平衡等问题。因此,提出SimDyFeFL方法解决中文应急关联文本识别任务的数据不均衡问题,EdaDyFeFL方法解决英文网络暴力检测任务的数据不均衡问题。采用SimBERT与EDA方法将类间差异较大的原始数据增强至类间数量相近后,融合加入动态反馈过程的Focal Loss函数对各类别加权,并设计BERT、RoBERTa与BERT_DPCNN作为文本分类模型进行三个阶段的对比实验,证明提出方法的有效性。在中、英文两个真实数据集上的大量实验表明,使用SimDyFeFL与EdaDyFeFL改进后的文本分类模型综合性能提升显著,中文模型准确率最高提升7.70个百分点,英文模型准确率最高提升5.15个百分点。与Kaggle平台已有研究取得的最好成绩相比,英文模型准确率高出了2.92个百分点,Macro F1值与Weighted F1值分别高出2.83个百分点与2.95个百分点。

基于Hadoop平台的灾害大数据处理及可视化

随着监测技术的进步,地震数据量不断增加,增长速度日渐加快。数据处理过程中原始数据可能存在缺失、异常值和格式问题,需要进行细致处理。HBase是一个适合存储和处理大规模数据的分布式数据库,通过使用MapReduce的Bulk-Load方法,可以更高效地将海量数据导入到HBase中。这样结合Hadoop平台分布式的优势,可以提高运算分析的速度,便于对数据进行研究。通过可视化展示,可以更好地利用数据进行研究分析,为灾害应对提供有力支持。

基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统研究

目的:设计基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统,用于医院就诊患者诊前分流,加速患者就医流程。方法:基于Spark大数据平台实时采集初次进入医院就诊患者的基础数据,将区块链技术应用于数据采集、存储与传输全过程,通过改进Adaboost算法对数据进行分析,采用2011—2020年联勤保障部队第九四〇医院10年间门诊患者的就诊数据为数据集,对患者在院内就诊进行快速甄别并引导就诊。分析基于Spark大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统应用效果。结果:改进Adaboost算法设置自定义限制权重阈值为0.52时,算法准确率为95.56%,预检分诊准确率较传统Adaboost算法提高4.24%。患者平均候诊时间由采用预分检系统前的0.8 h缩短为0.5 h,患者平均就诊时间由6 min缩短为4.8 min。结论:基于大数据平台与改进Adaboost算法的医院预分检系统能够提前将医院就诊患者进行诊前分流,提高分检效率和分检准确率,缓解医院就诊压力。

基于时序数据库与发布订阅机制的环境试验数据处理平台

针对航天领域技术进步及型号任务激增导致的环境试验数据种类与规模庞大、数据源分散,数据处理软件开发耗时且风格不统一,因而不同型号之间环境试验数据难以统一管理、数据处理功能分散的问题,开发了基于时序数据库与发布订阅机制的环境试验数据处理平台。该平台利用时序数据库对分散的海量环境试验数据进行统一存储与管理,实现了大规模数据的高效写入与访问;通过发布订阅机制实现了实时数据的快速展示;通过综合汇总不同型号对数据处理的需求,实现了环境试验数据通用化解析、数据处理与判读、文本导出和报告生成等多种业务功能。最后对环境试验数据处理平台的实施效果进行展示,证明了其具备良好的工程实用性。

数字媒体大数据处理与分析平台的设计与应用

随着数字媒体的快速发展,产生了大量包括文本、图片、视频和音频等多种形式的数据。有效的大数据处理与分析对理解用户行为、优化内容推荐、提升广告效果等具有重要意义。设计包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等关键模块的数字媒体大数据处理与分析平台,详细描述各模块的功能和实现方法,基于Scrapy框架实现数据采集,利用MapReduce模型对图像数据进行清洗,基于Hive仓库设计数据分析方法。该平台能够高效地处理与分析大规模的数字媒体数据,符合不同类型的数字媒体数据处理需求。

基于Spark框架的船舶电力数据预处理技术

为了解决因船舶电力数据数量大、类型混杂等特点造成的系统状态预测不精准的问题,引入了数据预处理技术;归纳总结了数据预处理技术的主要过程,和每一过程的目的及处理方法;针对船舶电力数据的特点和预处理现状,提出了船舶电力数据预处理方案;为进一步提升预处理效率,采用了Spark框架作为数据预处理平台,介绍了Spark框架的运行流程,并与船舶电力数据预处理方案结合,给出了基于该框架的预处理实施流程;提高了船舶电力数据质量和可用性,为后续的研究工作奠定了基础。

高分遥感卫星数据处理平台设计及实现

对高分遥感卫星数据及产品关联数据处理平台设计与实现进行了研究,其建设目标是以数据资源开发利用为核心,着眼区域应用需求和产业发展,按照集成化、平台化、标准化的原则,充分整合、利用国家军队已有高分遥感资源和应用成果,创新体制机制,探索构建一套数据中心运营服务体系,打造长三角可信可靠的高分数据技术与服务平台,在支撑应用示范项目的同时,催生孵化技术优势企业,带动上下游产业链发展,面向长三角地区经济社会建设和国防建设做好服务保障。该项目顺利竣工,应用效果理想。

基于大数据的高校教学数据智能处理平台设计

为实现数据与业务的有效分离,保证数据信息识别结果的精确度,满足用户快速读取和调用数据的需求,应用大数据技术技术,设计了一款新型、先进的高校教学数据智能处理平台。首先,根据系统功能需求,从系统设计思想、系统架构设计、系统数据库设计3个方面入手,完成系统总体设计;其次,分别设计用户登录、ETL管理、数据智能处理、数据特征识别等模块,保证系统功能的实现效果。结果表明,在大数据技术的应用背景下,该系统具有操作简单、安全可靠、易维护、易拓展等特点,完全满足高校教学数据处理需求,达到了预期设计目标。

网络安全运营平台的数据接入与分析处理

数据接入与分析处理是网络安全运营平台的核心组成部分,对于提高网络安全防护能力具有重要意义。本文深入探讨了数据接入与分析处理在网络安全运营平台中的作用和技术方法,通过有效的数据接入和分析处理,可以更好地识别和应对网络安全威胁。

基于云平台的风电机组故障诊断数据处理技术研究

随着我国近几年经济水平和科技水平的迅猛增长,使得人们对云平台的使用需求越来越高。而风能作为一种有效的清洁型能源能够从根本上改善我国传统的能源结构,但随着大规模风电机组的投入运行,使得风电机组状态检测工作更加重要,并且越发趋向于量大、多元、异构、复杂等趋势发展,导致风电机组故障诊断工作相对较为繁琐。通过以此为基础探究云平台在风电机组故障诊断的应用,以有效的数据处理技术来促使风电机组故障诊断工作的高质量展开。

基于计算机数据挖掘处理的网络信息平台搭建

在当前社会中,网络信息平台已经成为各行各业发展过程中的重要支撑,通过运用网络信息平台,各行各业实现了对所收集到的数据的系统分析、精确计算和精准评估。与此同时,依托于网络信息平台,各行业实现了基于大数据系统的相互交流和信息共享。网络信息平台能够为企业提供对于数据发展情况的实时监测,并利用平台内部的结构架设,对收集到的数据进行分析、整理,进而为工作人员查询和浏览相关数据提供便利。在此基础上,基于视频远程监控技术,实现大数据资源的协同处理和共享,使得各行各业的工作效率大幅度提升,行业内部信息化进程显著加快。基于此,本文主要就基于计算机数据挖掘处理技术的网络信息平台搭建方法进行分析。

基于Hadoop与Spark的大数据处理平台的构建研

鉴于当前的数据治理管控方法缺乏统一标准约束,治理管控效果比较差,故此设计一种基于Hadoop与Spark大数据平台的数据治理管控方法。使用Apache Atlas元数据管理工具,配合Hadoop与Spark平台完成管理工具的伸缩和扩展,实现元数据管理,利用Hadoop与Spark大数据平台中自带的分布式文件系统GFS的结构,内置的大量块服务器与客户端功能使用的过程中进行交互,搭建并行计算框架,数据治理过程主要针对数据的一致性、完整性和实时性三个方面进行治理过程设计。方法性能测试结果表明:使用设计的数据治理管控方法,企业的运营数据一致性、完整性、实时性分别为97.5%、97.7%、95.4%,由此可以看出数据质量存在提升。

地面自动气象站数据流式处理设计与实现

针对观测密度和频次日益增加的海量地面自动气象站数据,在气象大数据云平台(天擎)中设计了基于Storm的实时流式处理,利用大规模并行处理的优势提高地面自动气象站数据的处理时效。在流式处理中,设计处理拓扑直接解码标准格式的数据消息;消息确认采用手工确认的方式,将数据解码组件锚定数据接入组件,实现每条数据的可靠处理;数据解码时进行字节校验和时间检查等,过滤异常数据;应用批量加定时的发送策略,解决海量监控信息发送气象综合业务实时监控系统(天镜)的问题;集群部署时保留部分剩余资源,有效应对单节点异常。应用效果表明:国家气象站小时数据的服务时效由全国综合气象信息共享系统(CIMISS)的175 s提高至天擎的78 s,约6×10^(4)个区域气象站小时数据的服务时效由CIMISS的5 min提高至天警的2 min,实况分析系统将数据源切换至天擎后,相同时间检索可获取的站点数量较CIMISS增加1倍。2021年12月基于Storm的流式处理与天擎一同在国省业务化运行,实现了长期稳定运行,为MICAPS4、SWAN2.0、实况分析系统等用户提供高效稳定的地面自动气象站数据。

大数据背景下的冰雪运动产品服务平台App设计研究

随着大数据技术的蓬勃发展,冰雪运动行业也面临着新的机遇和挑战。大数据可以帮助冰雪运动企业更好地了解客户需求,优化产品和服务,提高运营效率。文章首先对大数据技术进行概述。其次对冰雪运动产品服务平台App进行了设计分析,提出了冰雪运动产品服务平台App设计的策略,最后赋予设计实践。以期为冰雪运动企业提供一个高效、便捷、智能的产品服务平台,帮助企业更好地服务客户,提高竞争力。

面向多核CPU与GPU平台的图处理系统关键技术综述

图计算作为分析与挖掘关联关系的一种关键技术,已在智慧医疗、社交网络分析、金融反欺诈、地图道路规划、计算科学等领域广泛应用.当前,通用CPU与GPU架构的并行结构、访存结构、互连结构及同步机制的不断发展,使得多核CPU与GPU成为图处理加速的常用平台.但由于图处理具有处理数据规模大、数据依赖复杂、访存计算比高等特性,加之现实应用场景下的图数据分布不规则且图中的顶点与边呈现动态变化,给图处理的性能提升和高可扩展性带来严峻挑战.为应对上述挑战,大量基于多核CPU与GPU平台的图处理系统被提出,并在该领域取得显著成果.为了让读者了解多核CPU与GPU平台上图处理优化相关技术的演化,首先剖析了图数据、图算法、图应用特性,并阐明图处理所面临的挑战.然后分类梳理了当前已有的基于多核CPU与GPU平台的图处理系统,并从加速图处理设计的角度,详细、系统地总结了关键优化技术,包括图数据预处理、访存优化、计算加速和数据通信优化等.最后对已有先进图处理系统的性能、可扩展性等进行分析,并从不同角度对图处理未来发展趋势进行展望,希望对从事图处理系统研究的学者有一定的启发.

基于Hadoop与Spark的大数据处理平台的构建研究

随着大数据时代的到来,为了更好地利用大数据,需构建大数据处理平台进行大数据分析.Hadoop是大数据领域最流行的大数据处理平台,它是集分布式计算、存储和管理为一体的生态系统.Hadoop的MapReduce框架是负责分布式计算的.目前流行的Spark框架与MapReduce类似,也是一个分布式计算平台.而相比于MapReduce,Spark的速度更快且提供的功能更丰富.Spark只是一个计算平台,本身并没有提供分布式存储和管理,Spark的计算依赖于Hadoop生态系统中的分布式文件系统HDFS,以及集群资源管理器Hadoop Yarn.因此将Spark与Hadoop相结合来构建大数据处理平台,可提高算法运行效率和处理规模.本研究搭建了Hadoop集群和Spark集群,完成了大数据处理平台的构建.最后在搭建好的集群上运行了实现单词词频统计的Word Count程序,验证了大数据处理平台搭建的成功.

集团化水泥运营管理平台数据采集系统设计与应用

SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)系统作为一种广泛应用于工业控制领域的监控和数据采集系统,可以在水泥生产过程中发挥重要作用。本文研究和探讨了集团化水泥运营管理平台中应用SCADA系统进行数据采集的方法和应用。探讨如何在水泥生产过程中应用SCADA系统进行数据采集以及数据采集的关键技术和方法,如网络搭建、数据通信、数据处理等。

基于智慧大数据平台的水利工程测量研究与分析

水利工程测量是水利工程建设和管理中的重要环节,对于确保水利工程的安全性和稳定性至关重要。传统的测量方法存在数据收集、处理和分析效率低下的问题,难以满足现代水利工程的需求。本文将利用智慧大数据平台,通过收集、处理和分析实际的测量数据,实现水利工程测量的实时监测和分析。通过对测量数据的处理和分析,可以揭示水利工程的变化趋势和异常情况,为决策者提供及时的决策支持。同时,本文还可以利用机器学习等方法,对测量数据进行预测和模拟,帮助决策者制定合理的工程管理策略。最后,本文将总结研究结果,并对未来的研究方向进行展望。本研究的成果对于提高水利工程的测量效率和管理水平具有重要的意义。

云计算环境下气象数据存储与处理的优化策略

一、引言随着气象监测设备和技术的发展,气象部门每天需要收集、处理和分析海量的观测数据。这些包括卫星、雷达、气象站等多源异构数据,数据量呈爆炸式增长。海量气象数据的高效存储和智能分析对于天气预报和防灾减灾意义重大。然而传统的数据中心很难适应数PB级数据的存储和低延时处理需求。基于分布式并行计算和扩展存储的云计算平台为解决这一挑战提供了可行方案。