论文云平台下海量数据冲击中的可视化调度平台设计是关于对写作可视化论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文可视化论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要： 针对当前云平台调度中存在的问题,设计云平台下海量数据冲击中的可视化调度平台,其由海量数据采集模块、云平台模块和可视化调度模块组成.海量数据采集模块中的天线开始对海量数据进行采集和调频,并传递给数字信号处理器进行处理,其处理结果将传递给云平台模块.云平台模块利用Hadoop分布式计算技术,对海量数据采集模块的处理结果进行分析和计算,给出调度方案.调度方案将传递给可视化调度模块进行调度方案的可视化,以及调度工作的具体实施.平台软件对云平台模块中调度方案的产生流程进行设计.实验结果表明,所设计的平台拥有较好的计算性能和调度性能.
关键词： 云平臺； 海量数据； 可视化调度平台； Hadoop
中图分类号： TN911?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）08?0107?03
Design of visualization scheduling platform for mass data impact under cloud platform
NIE Jing1, SHI Zhongjian2
（1. Nanning College for Vocational Technology, Nanning 530008, China； 2. Hanshan Normal University, Chaozhou 521000, China）
Abstract： Aiming at the problems existing in the current cloud platform scheduling, a visualization scheduling platform for mass data impact under cloud platform was designed, which is composed of the mass data acquisition module, cloud platform module and visualization scheduling module. The antenna in mass data acquisition module carries out the acquisition and frequency modulation of mass data, and tranits the data to the digital signal processor for processing. The processing result is tranitted to the cloud platform module. The Hadoop distributed computing technology is used in the cloud platform module to analyze and calculate the processing result of the mass data acquisition module. The cloud platform module gives out a scheduling scheme. The scheduling scheme is tranitted to the visualization scheduling module to realize the scheduling scheme visualization and specific implementation of the dispatching work. The platform software is used to design the generation process of the scheduling scheme in the cloud platform module. The experimental result shows that the designed platform has perfect computational performance and scheduling performance.
Keywords： cloud platform； mass data； visualization scheduling platform； Hadoop
调度是一种能够给出合理运行决策的技术,其能够有效提升各领域的工作效率和工作精度,缩减人工作业量.可视化是在20世纪80年始兴起的计算机图像显示技术,人眼视觉是可视化的基础[1?3].将可视化与调度结合起来,能够使原本较为抽象的运行决策更加便于理解,可视化调度平台应景而生.然而,当今社会各领域的信息量巨大,在海量数据冲击中,可视化调度平台已逐渐落后,云平台的产生使这一现象得到有效缓解[4?6].
1 海量数据冲击中的可视化调度平台设计
1.1 海量数据采集模块设计
在云平台下海量数据冲击中的可视化调度平台中,由于海量数据采集模块掌控着调度对象中海量数据的采集工作,是整个平台性能的基础保证.为此,需要在保证采集精度的前提下,赋予该模块足够的稳定性和工作效率,加强模块对调度对象的控制能力.图1是海量数据采集模块组成图.由图1可知,海量数据采集模块主要由天线、数据接收器、数字信号处理器、看门狗计时器和通信接口组成.在云平台下海量数据冲击中的可视化调度平台中,海量数据采集模块的天线是最先经受海量数据冲击的.在冲击开始后,天线随即对海量数据进行采集和调频.这样设计能够保证天线免受非调度对象数据的影响,提高模块采集精度.
1.2 云平台模块设计
云平台模块接收到海量数据采集模块传递来的处理结果后,将对其进行计算,给出调度方案.云平台模块对海量数据处理结果进行Hadoop分布式计算.Hadoop分布式计算是云平台中较为常用的处理技术,这种技术能够为云平台下海量数据冲击中的可视化调度平台提供高效、透明的调度方案,其对调度人员的技术要求不高,可节约平台的运行成本.图2是Hadoop分布式计算的结构图.
总结:本文关于可视化论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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