测绘通报 ›› 2024, Vol. 0 ›› Issue (10): 25-31.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2024.1005.
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陈江龙1, 宋炜炜1, 李嘉豪1, 韦群兰1, 王金霞1, 代博兰2
收稿日期:
2024-01-29
发布日期:
2024-11-02
通讯作者:
宋炜炜,E-mail:asong@vip.163.com
作者简介:
陈江龙(2000—),男,硕士生,主要研究方向为时空数据挖掘。E-mail:20222201082@stu.kust.edu.cn
基金资助:
CHEN Jianglong1, SONG Weiwei1, LI Jiahao1, WEI Qunlan1, WANG Jinxia1, DAI Bolan2
Received:
2024-01-29
Published:
2024-11-02
摘要: 水质监测数据的迅速积累和增长,给水质研究带来了新的机遇和挑战。针对目前水质监测与分析面临的实时性差、数据显示不直观、数据处理效率低等问题,本文基于大数据技术和数据可视化技术,构建了用于实时水环境监测与大数据分析的分布式处理框架WaterSpark。使用改进的加拿大环境部长理事会水质指数(CCME-WQI)和Spark机器学习库(MLlib),进行云南省九大高原湖泊水质监测数据。结果表明,WaterSpark在实时水质传输、清洗归档、高效计算分析等方面表现出色,能够及时准确地捕获和分析大规模水质数据,分布式数据集和集群能够应对不断增长的水质数据,保证性能的可扩展性,支持更多的水质指标和更大规模的水质监测。
中图分类号:
陈江龙, 宋炜炜, 李嘉豪, 韦群兰, 王金霞, 代博兰. 面向实时水环境监测大数据分析的分布式处理框架研究[J]. 测绘通报, 2024, 0(10): 25-31.
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