文件名称：并行计算技术-rtl8153 v1
文件大小：981KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-05 15:17:50
大数据
1.1 分布式存储机制 针对大数据高并发的存储访问需求及横向扩展的能力要求，从存储资源管理、多用户的资源使用和存 储环境隔离机制，以及大数据存储机制等方面开展研究。 1）对数据资源的管理方法 为了解决集群存储情景下的存储资源有序管理难题，采用资源数据映射方法通过在物理存储地址和虚 拟存储地址请求之间建立合理的映射关系，来进行有效的存储资源管理。 2）对数据资源的存储机制 大数据架构的对数据的描述形式灵活多样，有结构化的、半结构化的和非结构化的。针对结构化的规 则数据，虽然现在出现了各种各样的数据库类型，比如 oracle、SQLServer、Mysql 等，常用的处理方式仍 是采用关系型数据库进行处理；对于半结构化和非结构化的数据，采用通过预处理后，以资源描述文件及 数据节点来表达，典型的架构就是 hadoop。 1.2 并行计算技术 1）面向多源整合的大数据索引和描述技术 大数据具有多类别的特点，针对这一特征，建立以类别为内容的分类索引，通过分类索引的综合查询 到所需的专题数据。 2）基于分布并行的特征提取、视频摘要技术 进行特征提取、视频摘要的高效快速处理，利用传统的 CPU 算法很难实现，采用 GPU 算法及并行处 理进行加速可以得到非常好的效果。 2 当前*视频监控面临的主要问题 2.1 视频资源数量庞大，但利用率低下 网络出版时间：2017-08-07 23:05:29 网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/44.1522.TH.20170807.2305.062.html