資料介紹
氣象數(shù)據(jù)的增長規(guī)模已達到每小時TB級,這使得傳統(tǒng)基于關系型數(shù)據(jù)庫和文件存儲系統(tǒng)在海量數(shù)據(jù)存儲與管理方面捉襟見肘,進而使得基于大規(guī)模異構氣象數(shù)據(jù)的應用無法規(guī)?;?,同時,也無法滿足科研人員對海量氣象數(shù)據(jù)高效探索的需要。為解決這一系列問題,研究者分別基于MapReduce、HBase等分布式框架下的分布式計算和存儲技術,嘗試為海量氣象數(shù)據(jù)的探索提供有效技術手段,然而,綜合性的研究據(jù)了解還未開展。因此,利用近年來積累的海量多普勒天氣雷達數(shù)據(jù),開展了基于MapReduce和HBase相結合的風暴三維追蹤方法的研究,并基于傳統(tǒng)Rest標準化接口實現(xiàn)了雷達資料的點、線、面、體的多種分布式服務接口,與傳統(tǒng)的Rest標準化單機數(shù)據(jù)存儲和訪問接口的性能相比,所實現(xiàn)方法在性能方面有1 00%的效率提升。最后,以2007年至2009年珠江三角洲地區(qū)三年雷達數(shù)據(jù)的風暴追蹤回算為例,進一步驗證了所提方法在計算和存儲管理方面的性能優(yōu)勢。
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