海量图像数据论文:基于Hadoop的海量图象数据管理【中文摘要】近十年来随着科技的进步计算机的应用越来越广泛这其中互联网的应用与发展尤其迅速随着数据来源不断增加数据量快速增长互联网上的数据已经达到PB级别例如阿里巴巴易趣网交易数据频监控系统的实时影像数据腾讯的即时通讯日志数据等相对于互联网上的文本数据图像数据的增长更加迅速这就对于图像数据的有效管理提出了新的挑战如何有效地存储并管理这些图像数据就成
2009-02-21 HYPERLINK :caibinbupt.javaeyeblog336467 Hadoop源代码分析(MapReduce概论)大家都熟悉文件系统在对HDFS进行分析前我们并没有花很多的时间去介绍HDFS的背景毕竟大家对文件系统的还是有一定的理解的而且也有很好的文档在分析Hadoop的MapReduce部分前我们还是先了解系统是如何工作的然后再进入
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基于自定义RDD的海量遥感图像并行镶嵌方法景维鹏 霍帅起东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨 150040图4 遥感图像并行镶嵌有向无环图201719(10):
基于自定义RDD的海量遥感图像并行镶嵌方法景维鹏 霍帅起东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨 150040图2 自定义RDD的实现细节201719(10):
从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理前言??? 几周前当我最初听到以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西我便稍显兴奋觉得它们很是神秘而神秘的东西常能勾起我的兴趣在看过介绍它们的文章或论文之后觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理??? 由此最近凡是空闲时便在看HadoopMapReduce海量数
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级矩阵-向量并行乘法算法SC03011068 张秀清矩阵-向量乘法思想: 矩阵-向量乘法是将一个nn阶矩阵A=[aij]乘以n1的向量B=[b1b2…bn]T得到一个具有n个元素的列向量C=[c1 c2]T假设一次乘法和加法运算时间为一个单位时间 则矩阵向量乘法算法的时间复杂度是O(n2
Hadoop MapReduce数据流 =13 o Hadoop t _blank Hadoop的核心组件在一起工作时如下图所示:图高层MapReduce工作流水线 MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件这些文件分布存储在集群内的节点上运行一个MapReduce程序会在集群的许多节点甚至所有节点上运行mapping任务每一个mapping任务都是平等的:mappers没有特定标识
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式12-声音文件的数据量计算1秒钟声音文件的数据量(不压缩):1 1.请计算1分钟双声道16位采样位数44.1kHz采样频率声音的不压缩的数据量是多少2图象文件的数据量计算3 2.若不经过压缩以VGA640×480点阵存储一幅256色的彩色图像大约需要多少MB存储空间4视频图象文件的数据量计算帧率:PAL制(25帧秒)NTSC制(30帧
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章 图像的几何变换 我们知道图像是对三维实际景物的平面投影为了观测需要常常需要进行各种不同的几何变换注意一点实际上几何变换不改变像素值而是改变像素所在的位置4.1 图像的位置变换一图像的平移 注意:平移后的景物与原图像相同但画布一定是扩大了否则就会丢失信息4.1 图像的位置变换二图像的镜像
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