简介：摘要：随着互联网技术的迅猛发展，各类信息每天以井喷式状态产生、传输和应用。为了适应信息时代信息管理的需求，分布式数据库应运而生。在传统的集中式数据库时代，信息存储和信息用户较少，集中式存储库只能够满足基本的数据管理需求。而随着信息用户增多，对于信息存储、传输管理的要求不断提高，在信息管理方面更需要大容量和高效率的数据库技术来确保信息高品质、高效率的应用。分布式数据库与集中式数据库相反，它将多个数据存储单元组合为同一个数据库，然后分存到不同的数据存储节点上，实现海量数据的超大容量存储和访问。研究分布式存储数据技术在大数据中的应用对于解决现阶段数据库存储问题有着重要意义。

简介：摘要：在互联网技术蓬勃发展的时代背景下，尤其是移动互联网的推广和普及以及无数新应用的诞生和变化，互联网中产生的数据量呈现爆炸式的增长，人们意识到海量的数据中存在着巨大的价值，大数据作为一个描述数据量的名词如今已经被广泛地使用，人工智能，机器学习，用户画像等新领域都离不开大数据的支撑。存储和管理大数据的技术同时也在不断发展，配合着云计算技术的发展，云存储技术也在不断地优化迭代。过去的云存储技术通常基于集群应用。在分布式文件和网格技术的前提下，分布式云存储技术能够通过软件将网络中链接的各种存储设备建立联系，将用户数据分别存放于这些设备中，大大提升了用户访问数据的效率和便利性。

简介：摘要：人们的生产生活方式随着信息技术和互联网的发展产生了巨大的变革。互联网使信息的传播速度变得飞快，同时带来了网络用户数量的激增，信息数据的应用广泛覆盖了各个领域，数据体系也越来越庞大。在这种情况下，传统的集中式数据处理已经不适用于当前大数据背景下的数据库管理。各位学者不断地深入研究，对数据库技术进行创新优化，研发了分布式数据库技术。基于此，本文将对分布式数据库技术在大数据中的应用进行分析。

简介：摘要：在当今的数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。随着大数据技术的兴起，传统的关系型数据库在处理海量数据时显得力不从心。为了解决这一问题，分布式数据库和NewSQL数据库应运而生。本文将探讨大数据应用下的分布式数据库，介绍NewSQL的定义、特征及其分类，并重点分析HTAP NewSQL这一新兴趋势。通过本文的阅读，读者将对NewSQL数据库有一个全面的了解，为今后的数据库选型和应用提供参考。

简介：摘 要

简介：摘要：本文深入探讨分布式计算在大数据处理中的关键应用，分析分布式计算的基础与原理，阐述其定义、特点，以及与大数据处理的密切关系。接着，探讨分布式计算在大数据处理中的具体应用，包括分布式数据存储、计算与分析，以及数据查询与优化。最后，对分布式计算在大数据处理领域未来的发展趋势进行展望，通过深入的剖析，本文旨在全面了解分布式计算在大数据处理中所扮演的重要角色。

简介：摘要：分布式大数据处理与分析系统在面对不断增长的数据量时面临着复杂性、性能瓶颈、安全隐私问题以及系统可伸缩性的挑战，为应对这些问题，优化成为一个关键课题。通过深度分析系统的复杂性，探讨了分布式大数据处理与分析系统的背景与前沿技术，在挑战与问题部分，着重阐述了性能瓶颈、数据安全与隐私、系统可伸缩性等方面的问题。随后提出了分布式计算框架优化、安全性与隐私融合优化、自适应调节与可伸缩性优化等策略，旨在有效提升系统的性能、安全性和可伸缩性。这些优化措施涵盖了任务划分、资源调度、数据加密、访问控制、自适应调节等方面，为构建高效、安全、可伸缩的大数据处理系统提供了有力支持。

简介：摘要：在科学技术不断发展的新时代下，信息系统的规模也在不断地扩展，若未做好对数据信息系统的储存管理工作，那么很容易引发信息泄露而导致企业的经济受到损失。公司需对企业的数据库进行升级换代，若仍然采用传统式数据分布形式，那么对企业的生产经营会造成相应的影响。在企业发展中，数据库是企业的核心，由企业数据管理中心分散的内部组织系统构成的分布式数据库，能够更有效地实现系统数据在储存与管理中更严谨的维护，为企业运行提供安全保障。

简介：摘要: 本论文介绍了一种分布式数据流批一体处理平台的开发。该平台旨在处理大规模实时数据流和批量数据处理任务，以满足日益增长的数据处理需求。平台采用分布式计算架构，充分利用集群资源，实现高吞吐量和低延迟的数据处理。同时，平台提供了易于使用的编程模型和接口，简化了开发者的任务。在实验中，我们使用真实世界的数据集对平台进行了测试，并展示了其在处理复杂数据处理任务时的高效性和可靠性。

简介：摘要：近年来，随着发电设备性能和可靠性的大幅提高，以及自动化测控、网络通信和计算机控制技术的飞速发展，加之电网输配网架日益增强、系统备用容量大幅增加，为水电站实施远程集控创造了较好的外部条件，集控中心随之应运而生。从行业发展来看，集控中心是水电站解决企业发展难题、实施“无人值班、远程集控”管理模式的关键。“远程集控”管理模式可以最大限度地解放生产力、提高劳动生产率、提高综合发电效益，且把尽可能多的人员从偏远山区解放出来，提高员工的生活品质。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，分布式计算环境下的数据治理成为一个重要的课题。数据治理是指通过一系列的策略、流程和技术来确保数据的质量、可靠性、安全性和合规性。然而，在分布式计算环境下，数据的存储和处理分散在不同的节点上，增加了数据治理的复杂性和挑战性。本文对分布式计算环境下数据治理的关键技术进行了研究和探讨，包括数据采集与清洗、数据存储与访问、数据安全与隐私保护、数据质量管理等方面。通过对这些关键技术的研究，可以为分布式计算环境下的数据治理提供有效的解决方案。

简介：摘 要：大数据时代对数据特征的提取精细化程度越来越高、共享度环境持续改善。但是共享平台以数据为核心，从数据资源汇集整合、存储加工到挖掘处理，始终存在数据资源的计算量级难度。采取分布式计算结构，有利于分散数据计算难度，同时可以提高数据整合效率和质量。鉴于此，本文分析了数据整合框架结构，设计了分布式计算机软件数据整合平台，希望对建设基础数据平台和改善数据应用效果有所借鉴和参考。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，分布式存储与处理技术成为解决大规模数据集存储和管理的关键。本文对当前主流的分布式存储和处理技术进行了系统的比较分析，并探讨了它们在大数据应用中的优化策略。文章首先介绍了大数据的特点和分布式技术的基本概念，然后对Hadoop、Spark等主要技术进行了对比，最后提出了针对不同应用场景的优化建议，旨在为大数据技术的研究与应用提供参考。

简介：摘 要：本文以构建土地工程业务需求的大数据平台为契机，从计算机应用系统设计方式和原则为前提，进行数据库管理系统软硬件平台的设计及数据可视化进行研发，利用Hadoop分布式系统架构技术，采用基于“结构化＋非结构化＋空间”的分布式数据组织管理方式，实现了数据管理、数据检索的土地工程大数据平台分布式数据库系统的设计。

简介：摘要：随着气象预报朝着精细化的方向进一步发展，原有的数据后台已无法满足数据存储、处理、调用等业务的实际需求。本文对分布式数据库技术的特点进行分析，研究其在气象领域中应用及前景分析。

简介：摘要：本文主要研究云计算和分布式存储技术在卫星数据处理中的作用。随着卫星遥感技术的发展，卫星数据的获取和处理量不断增大，传统的单机处理方式面临着性能瓶颈和存储限制。云计算技术的引入为卫星数据处理提供了新的解决方案。云计算通过将计算资源和存储资源集中管理，在大规模数据处理方面具有优势，可以满足卫星数据处理中海量数据的需求。而分布式存储技术则能够有效地解决卫星数据存储的问题，通过将数据分散存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和可扩展性。

简介：摘 要： 区块链是一种新型分布式账本数据库，其具有分布式存储、不可篡改、可溯源、去中心化等显著特征。 重卡的胎压、轴温是重卡行驶安全至关重要的因素，路谱数据的采集 可以有效帮助企业在重卡生产上进行安全升级。胎压、轴温、路谱数据 增长迅速 ，格式多变。 传统集中式数据存储方案在存储 诸类数据时存在瓶颈性问题且数据安全存在极大风险。为解决该问题，结合存储数据不可更改，本文利用区块链先进技术对重卡行驶安全数据进行分布式存储，从而解决重卡行驶过程中实时数据存储性能瓶颈及数据安全问题。

简介：摘要 根据2015—2020 年柳城县国家气象观测站和 34个区域自动气象站降水数据，分析柳城县降水时空分布特征。结果表明：柳城县年降水量1318.3～1864.5 mm，年平均1728.3 mm，存在数个降水高值区，年降水量空间分布受地形影响明显，总体呈北多南少、东多西少的特点；季节降水量夏季最多，春季次之，冬季最少；春季高值区在北部和东部，夏季高值区在北部、西北部和东北部，秋季高值区在西北部和东北部，冬季降水较均匀；年内降水分布不均匀，呈三峰型分布，月降水量极大值为 6月和 5 月。

简介：摘要：本文探讨了云计算在分布式数据库管理中的性能提升方法。随着数据量不断增加，分布式数据库的管理面临越来越大的挑战。云计算技术为这一领域带来了新的可能性，本文主要关注如何利用云计算来提升分布式数据库的性能。通过将数据库迁移到云平台，可以实现资源弹性伸缩，根据需求动态分配计算和存储资源，从而提高数据库的性能和可用性。采用云原生技术和容器化技术可以优化数据库的部署和管理，降低维护成本。此外，利用云平台提供的高级服务，如自动备份、监控和安全性增强，可以进一步提高数据库的稳定性和安全性。本文还讨论了云计算与分布式数据库的集成，以实现更高效的数据处理和分析。

简介：