對洪水淹沒情況進行分析是防汛抗洪工作的重要內(nèi)容,是當前GIS技術在水利應用領域的研究熱點。早期的洪水淹沒分析大多以水動力學模型為主,但水動力學模型具有較強的針對性且構建復雜、所需參數(shù)多,無法進行廣泛地推廣。隨著對洪水淹沒分析的深入研究,不少學者發(fā)現(xiàn)洪水淹沒程度主要取決于洪水特征以及地形因子,用DEM能夠較好地反映地表起伏狀態(tài)。但DEM數(shù)據(jù)同樣具有不可忽略的缺陷,比如數(shù)據(jù)結構復雜、數(shù)據(jù)量大等。在大規(guī)模研究區(qū)的洪水淹沒分析中,受計算機性能的限制,其計算效率低。為此,本文針對規(guī)則格網(wǎng)DEM進行洪水淹沒分析云模型研究,主要研究內(nèi)容和成果如下:1在對云平臺Hadoop的數(shù)據(jù)存儲方案以及數(shù)據(jù)運算系統(tǒng)分析的基礎上,結合規(guī)則格網(wǎng)DEM的數(shù)據(jù)特點,給出了云平臺下規(guī)則格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)處理的技術方案。2基于云平臺設計規(guī)則格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)的存儲方案,包括索引的構建以及數(shù)據(jù)的解析等。進行了規(guī)則格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)在云平臺下的淹沒區(qū)分割與提取算法設計,完成了洪水淹沒分析云模型的算法設計。3針對規(guī)則格網(wǎng)DEM數(shù)據(jù)在云平臺中的存儲與解析方式,利用JAVA語言進行軟件開發(fā),實現(xiàn)了洪水淹沒分析云模型的公共類與鍵值對設計,為規(guī)則格網(wǎng)... 

【文章來源】：江西理工大學江西省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

HDFS架構

圖 2-2 SecondaryNameNode 與 NameNode 交互過程程 1 表示 SecondaryNameNode 引導 NameNode 滾動容寫入到 Edit Log.new；過程 2 表示第二名字節(jié)點dit Log 文件拷貝到本地的檢查點目錄；過程 3 表示第到 FSImage 中，并將壓縮后的文件寫入到磁盤；過程 FSImage 送回名字節(jié)點;過程 5 表示名字節(jié)點將 Edit Nodee 也稱數(shù)據(jù)節(jié)點，是 HDFS 主從架構的從節(jié)點，通過式告訴主節(jié)點當前節(jié)點存儲的塊及本地修改的相關信命令，實現(xiàn)本地磁盤上數(shù)據(jù)塊的創(chuàng)建、移動和刪除。端 Client用戶的操作端口，允許用戶通過命令行、語言庫以及 HDFS 進行交互。

圖 2-3 HDFS 數(shù)據(jù)塊復制過程無論采用什么方式對 HDFS 進行操作，都涉及節(jié)點與數(shù)據(jù)節(jié)點之間大部分的通信細節(jié)以及分理機制。在數(shù)據(jù)塊讀取之前，HDFS 需要對客戶式包括兩種。第一種是通過信任的客戶端指等強制驗證機制來完成。在驗證客戶端的身份的所有者及其訪問權限。當主節(jié)點確定客戶端所具有訪問權限時，主節(jié)點向客戶端返回該文件的塊對應的數(shù)據(jù)節(jié)點信息。HDFS 針對該列表中數(shù)適合的數(shù)據(jù)節(jié)點讀取所需要的數(shù)據(jù)塊，并將該過所有數(shù)據(jù)塊都被讀取完成或者遇到客戶端主動 2-4 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于RS與GIS的洪澇災害損失評估技術方法研究[D]. 丁志雄.中國水利水電科學研究院 2004

碩士論文
[1]利用等高線生成DEM方法的研究及改進[D]. 孫國愿.昆明理工大學 2016
[2]基于DEM分析的山體對象構建[D]. 黃萌萌.西南交通大學 2014



本文編號：2953634