多核架构下的数据处理算法优化策略综述.pdf

多核架构下的数据处理算法优化策略综述_陈伟.pdf ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 E-mail: fcst@ Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 1673-9418/2011/05(12)-1057-19

2017-07-28 约6.4万字 19页立即下载

2024-05-11 约小于1千字 33页立即下载

大数据处理平台集群架构优化.docx 大数据处理平台集群架构优化 大数据处理平台集群架构优化 一、大数据处理平台集群架构概述（一）大数据处理平台的发展背景与现状随着数字化进程的加速，数据呈爆炸式增长。各行业在运营过程中积累了海量数据，如互联网企业的用户行为数据、金融机构的交易数据、医疗行业的病例数据等。这些数据蕴含着巨大价值，但传统的数据处理手段难以应对其规模与复杂性。在此背景下，大数据处理平台应运而生并不断演进。当下，众多企业和组织构建了自己的大数据处理平台，以Hadoop为代表的开源框架被广泛应用，其生态系统中的HDFS提供分布式文件存储，MapReduce用于分布式计算。然而，随着数据量攀升及业务需求多样化，现有平台架构

2024-12-01 约6.42千字 14页立即下载

数据处理算法.ppt 第四章智能仪器的基本数据处理算法 数据处理能力是智能仪器水平的标志,不能充分发挥软件作用,等同硬件化的数字式仪器. 基本数据处理算法内容提要克服随机误差的数字滤波算法消除系统误差的算法、非线性校正工程量的标度变换。诸如频谱估计、相关分析、复杂滤波等算法，阅读数字信号处理方面的文献。第一节克服随机误差的数字滤波算法随机误差：由串入仪表的随机干扰、仪器内部器件噪声和A/D量化噪声等引起的，在相同条件下测量同一量时，其大小和符号作无规则变化而无法预测，但在多次测量中符合统计规律的误差。采用模拟滤波器是主要硬件方法。数字滤波算法的优点：（1）数字滤波只是一个计算过程，无需硬件，因

2015-11-27 约3.17千字 22页立即下载

多核处理器下事务型数据库性能优化技术综述.pdf 书第３８卷　第９期２０１５年９月计　　算　　机　　学　　报ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＶｏｌ．３８Ｎｏ．９Ｓｅｐｔ．２０１５　收稿日期：２０１４１２２２；最终修改稿收到日期：２０１５０４３０．本课题得到国家自然科学基金６１２３２００７）、中央高校基本科研业务费专项资金（１２ＸＮＱ０７２，１３ＸＮＬＦ０１）和中国人民大学研究生科学研究基金（１３ＸＮＨ２１６）资助．朱阅岸，男，１９８３年生，博士研究生，主要研究方向为高性能数据库系统．Ｅｍａｉｌ：ｉｗｉｌｇｏｏｎ＠１２６．ｃｏｍ．周　?（通信作者），男，１９７９年生，博士，副教授，主要研究方向为高

2017-03-29 约3.71万字 15页立即下载

多核处理器架构下虚拟机性能优化策略与实践研究.docx 多核处理器架构下虚拟机性能优化策略与实践研究一、引言 1.1研究背景与意义随着信息技术的迅猛发展，计算机硬件和软件技术不断取得突破。在硬件方面，多核处理器已成为当今计算机系统的主流配置。自1996年美国斯坦福大学首次提出片上多处理器（CMP）思想和多核结构原型，到2001年IBM推出首个商用多核处理器POWER4，再到如今多核成为市场主流，多核处理器的应用范围已覆盖多媒体计算、嵌入式设备、个人计算机、商用服务器和高性能计算机等众多领域。多核处理器在一枚处理器中集成两个或多个完整的计算引擎（内核），能够在特定的时钟周期内执行更多任务，显著提升了计算机系统的并行处理能力。例如

2025-06-01 约4.08万字 31页立即下载

基于多核的Loeffler算法的并行优化与实现的综述报告.docx 基于多核的Loeffler算法的并行优化与实现的综述报告 Loeffler算法是一种归纳使用DIF（分离输入FFT）和DIT（分离输出FFT）的算法，它在FFT运算中得到广泛应用。尽管Loeffler算法在一些应用中速度较快，但它仍然有着不足之处，如：基于串联的递归姿势，容易导致不稳定操作，速度慢等等。由此，对于Loeffler算法，如何进行优化是非常必要的问题。一种可行的优化方案是多核并行。本文将综述基于多核的Loeffler算法的并行优化及其实现。一、并行方案多核并行是一种高效的优化方法，它可以提高FFT算法的计算能力。在多核并行下，拆分FFT算法可以充分利用多个核的计算能力，提高运

2024-02-03 约1.31千字 3页立即下载

基于Flink的实时大数据处理架构优化论文.docx 基于Flink的实时大数据处理架构优化论文摘要：随着大数据时代的到来，实时大数据处理已成为企业信息化建设的重要需求。本文针对当前基于Flink的实时大数据处理架构，从系统性能、资源利用和扩展性等方面进行分析，提出了一系列优化策略，旨在提高处理效率和降低成本。通过对优化前后架构的对比，验证了优化策略的有效性。关键词：Flink；实时大数据处理；架构优化；系统性能；资源利用一、引言随着互联网技术的飞速发展，企业对数据处理的需求日益增长，实时大数据处理成为企业提升竞争力的重要手段。Flink作为一款高性能的流处理框架，在实时大数据处理领域具有广泛的应用。然而，在实际应用过程中，Flink的实

2025-04-18 约3.63千字 8页立即下载

大数据处理性能优化策略书.docx 大数据处理性能优化策略书大数据处理性能优化策略书一、硬件基础设施的优化与资源配置在大数据处理性能优化中，硬件基础设施的合理配置是提升效率的基础条件。通过优化硬件资源分配和升级关键设备，可以显著降低数据处理延迟并提高吞吐量。（一）分布式计算集群的弹性扩展分布式计算框架（如Hadoop、Spark）的性能高度依赖集群资源的动态调配。采用容器化技术（如Kubernetes）可实现计算节点的弹性伸缩，根据任务负载自动增减节点数量。例如，在数据密集型任务执行期间，集群可自动扩容至数百个节点；而在空闲时段缩容以节省成本。同时，通过资源隔离技术（如YARN的队列管理）避免高优先级任务被低优先级任务

2025-04-03 约4.17千字 8页立即下载

大数据处理的关键架构层.docx 大数据时代，什么是数据分析的灵魂？2015-08-12 人大经济论坛让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。什么是大数据呢？量的增多，是人们对大数据的第一个认识。随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。有研究发现，近年来，数字数据的

2017-02-04 约2.18万字 25页立即下载

微服务架构的数据处理.pptx ;大纲;API 网关;;带来的问题;;API 网关的优点;API 网关的缺点;常用API 网关;Zuul 请求生命周期;Zuul 请求生命周期;Zuul Demo;Kong;构建于Nginx(OpenResty)之上，集成常用功能成为API Gateway;Kong Demo;数据存储;;数据存储分离的方式;;;;混合存储;Polyglot Persistence;;微服务间数据共享;;CAP定理;CAP定理;数据库与CAP定理;不同的数据需要不同的保证策略;微服务间数据共享;事件驱动型架构;;Microservice;一致性;命令查询责任分离 Command Query Responsibi

2017-08-23 约小于1千字 51页立即下载

大数据处理的关键架构层1.docx 大数据时代，什么是数据分析的灵魂？2015-08-12 人大经济论坛让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性什么是数据？数据（data）在拉丁文里是“已知”的意思，在英文中的一个解释是“一组事实的集合，从中可以分析出结论”。笼统地说，凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和人类社会某种信息的，就可称之为数据。古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。什么是大数据呢？量的增多，是人们对大数据的第一个认识。随着科技发展，各个领域的数据量都在迅猛增长。有研究发现，近年来，数字数据的

2017-06-06 约2.18万字 25页立即下载

《数据处理架构》课件.ppt 数据处理架构欢迎来到数据处理架构课程！课程介绍：目标与内容目标了解数据处理架构的核心概念、关键技术和常见模式，掌握数据处理架构的设计和构建方法，并能够根据实际场景选择合适的架构方案。内容课程将涵盖数据处理架构的演进历程、核心组成部分、常用架构模式、主流数据处理技术（如Hadoop、Spark、Flink）以及云原生数据处理等内容。 数据处理架构的重要性1数据驱动决策现代企业越来越依赖数据来进行决策，而数据处理架构是有效利用数据的基础。2提高数据处理效率合适的架构可以提高数据处理的速度和效率，降低成本。3提升数据价值通过数据处理，可以挖掘数据中的潜在价值，创造新的商业机会。4增强竞争优势掌握数

2025-03-17 约7.57千字 60页立即下载

高精度GNSS数据处理算法优化论文.docx 高精度GNSS数据处理算法优化论文摘要：随着全球导航卫星系统（GNSS）技术的飞速发展，高精度GNSS数据处理在测绘、地质勘探、交通运输等领域发挥着越来越重要的作用。然而，传统的GNSS数据处理算法在处理复杂场景和高精度要求时存在一定的局限性。本文针对这些问题，对高精度GNSS数据处理算法进行优化，旨在提高数据处理效率和精度，为相关领域提供理论和技术支持。关键词：高精度GNSS；数据处理算法；优化；效率；精度一、引言（一）高精度GNSS数据处理算法的重要性 1.内容一：提高数据处理效率 1.1高精度GNSS数据处理算法能够快速处理大量数据，满足实时性要求。 1.2通过优化算法，可以减

2025-04-08 约4.41千字 9页立即下载

云计算与大数据处理综述.docx 云计算与大数据处理引言从某种程度上来讲，云计算是面向服务计算的一个极其成功的范例。云计算的三大理念包括：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）以及软件即服务（SaaS）。这一概念甚至同样可以扩展到数据库即服务（DBaaS）抑或存储即服务（SaaS）。灵活性强、计次付费、前期低投资以及风险转移几大特性，使得云计算成为部署新型应用的一种普遍方式。大量云计算应用服务的不断涌现，也催生了各种各样的云平台。越来越多的平台和应用，同时作为生产者和消费者，也使得互联网上的数据量以惊人的速度日益扩增。可扩展数据管理系统因此就成为云计算基础架构的重要一环。对于可扩展分布式数据管理的研究已经持续了许多

2017-01-01 约5.14千字 7页立即下载