Google三大云计算技术对海量数据分析流程的技术改进优化研究
外文标题：Technology Improvement and Optimization of Massive Data Analysis Process by the Three Google Cloud Computing Techniques
文献类型：期刊
作者：卢小宾[1]
机构：[1]中国人民大学信息资源管理学院
[2]中国人民大学信息资源管理学院
年：2015
期刊名称：图书情报工作
期：3
页码范围：5-11,102
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：信息资源管理学院
语言：中文
ISSN：0252-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tsqbgz201503001.aspx
DOI：10.13266/j.issn.0252-3116.2015.03.001
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关键词：云计算;信息分析;Google云计算技术;GFS;MapReduce;Bigtable
摘要：[目的/意义]建构云计算技术环境下的海量数据分析是一种需要预载大量数据集的数据计算处理.针对传统海量数据分析处理数据细节方式所导致的分析质量与效率问题,运用Google三大云计算技术对其进行改进.[方法/过程]通过对Google三大云计算技术——GFS、MapReduce和Bigtable进行文献调查、内容分析和技术分析,梳理出Google云计算技术在数据处理、技术架构和算法模型等方面的部署创新和设计改进.[结果/结论]将Google云计算技术与传统本地数据分析处理方式与细节进行比较分析,得出Google云计算技术在操作海量数据分析时所具备的处理优势.借助Google云计算三大技术,提出海量数据分析流程在存储和访问、组织与管理以及并行处理3个方面的技术优化与改进策略.
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