海量
海量的相关文献在1982年到2023年内共计3779篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、中国文学、测绘学
等领域,其中期刊论文186篇、会议论文1篇、专利文献3592篇;相关期刊153种,包括赤子、艺术科技、四川大学学报(自然科学版)等;
相关会议1种,包括2006年全国开放式分布与并行计算学术会议等;海量的相关文献由9000位作者贡献,包括不公告发明人、王勇、李超等。
海量
-研究学者
- 不公告发明人
- 王勇
- 李超
- 张伟
- 周峻松
- 徐继峰
- 祁建明
- 陈墩金
- 李斌斌
- 王宇
- 王树鹏
- 王磊
- 舒继武
- 张亮
- 杨波
- 李波
- 王博
- 王振宇
- 王栋
- 王涛
- 胡宇
- 万里
- 唐良艳
- 惠东
- 李相俊
- 洪敏
- 熊榆
- 王昱人
- 白金龙
- 董乐
- 贾学翠
- 周游
- 孟丹
- 张勇
- 张永铮
- 张涛
- 张航
- 李万清
- 李峰
- 郑彩娟
- 陈刚
- 陈炽昌
- 高健
- 刘超
- 吴广君
- 周园春
- 孙峻岭
- 张明
- 张磊
- 彭建华
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唐慧乔
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摘要:
当人们从网上购物、买票、支付、预约挂号时,绝大多数人都不会意识到,带给人们便利的,其实是背后看不见的数据。信息社会,无论是电商、银行,还是医疗、航空航天,许多企业的发展都依赖海量的数据。不只是企业,甚至对于一个国家而言,数据也是至关重要的。
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严逸;
徐伟
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摘要:
传统动目标数据存储方法是直接在物理内存区开辟空间,但是在遇到十万、百万批级别的海量目标时往往出现内存不够、查询和修改效率低的问题。针对传统处理方法面临的性能瓶颈,该文基于Redis内存数据库高性能数据管理和共享技术,实现目标数据的快速存储、查询和修改,使得目标数据能够在程序间高速交互,提升系统实时性和一致性。
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李焕
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摘要:
基于GFS(Google File System谷歌文件系统)理论与HDFS(Hadoop Distributed File System分布式文件系统)实现,根据智慧图书馆海量数据储存特性,设计了以计算机技术为载体的数据储存系统。按照软件工程理念与方法,开发系统框架与功能模块,并面向系统进行了全面测试。测试结果表明,系统可有效实现海量数据存储管理功能,且各节点运行过程中,对于不同数据类型,可根据节点选择科学可行策略,以供高效数据储存服务与读写功能,以此保障存储性能的实效性,从而实现系统良好负载均衡性,且在海量数据高效精确搜索的基础上,系统I/O效率得以显著提升。
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刘苏英;
张晴晴
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摘要:
电子通信信息是当代社会运行的重要信息组成之一,提高电子通信信息存储能力对于各行业高效率处理事务意义重大.基于Hadoop集群环境设计了单节点双层Hadoop结构,分担主节点存储信息的压力;构建MapReduce信息并行计算模型分担海量存储任务,基于动态优先级负载均衡调度算法均衡存储节点的负载量,避免个别或者少数节点负担过重,延长Hadoop存储系统节点的使用寿命.测试结果显示,该方法有效均衡了海量信息存储时间,存储大规模电子通信数据的耗时较少.
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毛振华
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摘要:
当前,互联网快速普及,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,数据的价值愈发凸显。《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,将数据作为-一种新型生产要素,与传统生产要素并列。
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龙思薇;
陈苏城;
周艳;
吴殿义
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摘要:
经营相当于媒体巨人之肺,面对海量、丰裕、活跃的市场需求,它不断吸纳外部的空气,转换成产品需求,同时不断地匹配内部可经营的资源、链接外部可合作的资源,把内外部的经营资源融合起来,在不断的闭合开放、实时转化、智能分配中自如呼吸,实现全媒资产与海量需求的适配,让一切的经营呈现最适化。
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摘要:
当前时代是大数据时代,这不仅体现在数据的海量增长上,还体现在隐私范畴内对数据的更广泛定义。大数据时代意味着数据分布广泛,并已成为时代中最重要的资产之一,这吸引了不少犯罪分子千方百计获取数据并依赖这些数据进行不法犯罪。所以,在如今的时代,企业做好数据防泄漏尤为重要。
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郭金盈;
魏艳娜;
金永涛;
周建伟;
董洁
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摘要:
针对目前遥感数据共享需求迅速增长而产生的遥感数据安全问题,提出了一种遥感图像数字水印高速嵌入方法.该方法利用GeoTIFF遥感数据的特点,定义了新的GeoTag标签,通过数字水印技术将加密后的水印信息写入该标签中,从而实现了数字水印的高速嵌入.利用该方法开发了遥感影像流转监控系统,实现了遥感数据的安全分发及路径追溯功能.通过实验证明,该方法面对TB量级遥感数据在水印嵌入速度方面具有极大优势,水印嵌入的效率小于每兆81毫秒,能很好地满足每日海量遥感数据的嵌入需求,而且可以抵抗裁剪、旋转等几何攻击.
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郭涛
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摘要:
为了提升生产和管理效率,降低创新成本,制造企业迫切需要一个平台,统一管理企业海量的数据资产,挖掘数据的核心价值,最大程度地释放数据生产力,支撑智慧运营与业务创新。这个平台就是人们常说的数据中台,也就是企业不可或缺的"数据大脑"。
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韩毅;
韩伟红;
杨树强;
贾焰
- 《2006年全国开放式分布与并行计算学术会议》
| 2006年
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摘要:
文章在分析了OLAP大规模海量多维数据特点的基础上,针对当前一般规模关系数据库处理海量多维数据能力的不足,通过使用数据库分区技术和并行磁盘组技术,设计并实现了一种高效的、面向OLAP应用的数据存储管理结构.并针对传统查询优化器对于大规模海量数据统计信息更新不及时的问题,设计了一种基于分区技术的统计方法.实验证明,该设计可以对百TB级的多维海量文本数据进行有效的管理.