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基于大数据技术的水情云数据中心设计与研究
被引量:
14
1
作者
邱超
许金涛
元晓华
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期92-100,共9页
随着浙江省水情信息化的不断推进,水情数据种类、结构和数据量不断丰富和发展,传统的单结构化数据存储管理方式已不适合当前信息化社会的应用和服务需求。本研究采用先进的分布式数据采集、智能数据过滤、大数据存储等技术,构建基于大...
随着浙江省水情信息化的不断推进,水情数据种类、结构和数据量不断丰富和发展,传统的单结构化数据存储管理方式已不适合当前信息化社会的应用和服务需求。本研究采用先进的分布式数据采集、智能数据过滤、大数据存储等技术,构建基于大数据云平台技术的浙江省水情云数据中心,对各类分散的多源异构数据进行全面整合。实现了水情大数据的质量管控、深度挖掘和高效共享,丰富了水情信息的资源样本,拓展了服务深度和广度,提升了数据挖掘的服务效率和能力,为水利业务和事务的现代化发展奠定了坚实的基础。
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关键词
分布式数据采集
智能数据过滤
大数据存储
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职称材料
题名
基于大数据技术的水情云数据中心设计与研究
被引量:
14
1
作者
邱超
许金涛
元晓华
机构
浙江省水文局
浙江大学环境与资源学院农业遥感与信息技术应用研究所
出处
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期92-100,共9页
基金
浙江省水利科技计划项目(RB1717)
文摘
随着浙江省水情信息化的不断推进,水情数据种类、结构和数据量不断丰富和发展,传统的单结构化数据存储管理方式已不适合当前信息化社会的应用和服务需求。本研究采用先进的分布式数据采集、智能数据过滤、大数据存储等技术,构建基于大数据云平台技术的浙江省水情云数据中心,对各类分散的多源异构数据进行全面整合。实现了水情大数据的质量管控、深度挖掘和高效共享,丰富了水情信息的资源样本,拓展了服务深度和广度,提升了数据挖掘的服务效率和能力,为水利业务和事务的现代化发展奠定了坚实的基础。
关键词
分布式数据采集
智能数据过滤
大数据存储
Keywords
distributed
data
acquisition
intelligent
data
filtering
big
data
storage
分类号
TP932 [自动化与计算机技术]
TV213 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大数据技术的水情云数据中心设计与研究
邱超
许金涛
元晓华
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
14
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