种子销售数据、流向数据的采集与计算是种子追索管理的重要环节。随着种子量的增加和种类的繁杂,传统的数据处理方式在进行计算、存储时,存在着负载能力低、吞吐量差等问题。借鉴Hadoop分布式计算模型的并行计算和分布"/>
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基于私有云的种子追溯管理平台的研究

Yan Li,Dongming Li,Chao Yuan

Journal of Chinese Agricultural Mechanization（2016）

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Abstract
种子销售数据、流向数据的采集与计算是种子追索管理的重要环节。随着种子量的增加和种类的繁杂,传统的数据处理方式在进行计算、存储时,存在着负载能力低、吞吐量差等问题。借鉴Hadoop分布式计算模型的并行计算和分布式存储的方式,设计基于私有云的种子追溯管理平台,研究一致性Hash算法优化数据库集群配置、MapReduce对大数据的并行计算。结果表明,与传统单节点处理方式相比,采用私有云并行计算方式可以大大提高并行计算能力、存储效率和平台的负载能力,同等数据量下云平台处理时间约为单节点集群的33.3%。
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