基于元数据的面向可视域分析的高效数据并行I/O方案研究

"论文研究-一种新的面向可视域分析的数据并行I/O方案" 本文研究的标题是“一种新的面向可视域分析的数据并行I/O方案”，该研究的主要对象是可视域分析这一类计算密集且数据密集型数字地形分析应用。研究者运用并行计算思想来提升串行算法效率，在并行化过程中，数据并行I/O成为一个影响并行效率的关键问题。 在本研究中，作者首先详述了传统的数据分发收集这一并行I/O方案，并构建了时间估计方程。在分析总结其瓶颈问题的基础上，借鉴GoogleFileSystem的思想，提出了一个新的基于元数据的并行I/O方案。实验证明，不论并行计算进程数（计算单元数）多少，基于元数据的并行I/O方案比数据分发收集方案具有更好的性能，数据导入导出耗时更短。 本研究的成果为可视域分析的并行化研究做出了一定的贡献。关键词包括并行计算、可视域分析、并行I/O、GoogleFileSystem、元数据等。 在本研究中，作者对可视域分析的并行化进行了深入的研究。可视域分析是一种计算密集且数据密集型数字地形分析应用，它需要大量的计算资源和数据存储空间。为了提高可视域分析的效率，作者运用并行计算思想，将串行算法转换为并行算法，从而提高了计算效率。 在数据并行I/O方面，作者提出了基于元数据的并行I/O方案，该方案可以解决传统数据分发收集方案的瓶颈问题。基于元数据的并行I/O方案可以提高数据导入导出速度，减少计算时间，提高计算效率。 同时，本研究还借鉴了GoogleFileSystem的思想，将元数据应用于并行I/O中，从而提高了并行计算的效率。GoogleFileSystem是一种分布式文件系统，它可以存储和管理大量的数据。借鉴GoogleFileSystem的思想，可以提高数据存储和管理的效率，提高并行计算的性能。 本研究对可视域分析的并行化进行了深入的研究，提出了基于元数据的并行I/O方案，提高了计算效率和数据存储效率，为可视域分析的并行化研究做出了贡献。 知识点： 1. 并行计算思想：并行计算是指将一个大的计算任务分解成多个小的计算任务，然后由多个处理器或计算节点并行执行，以提高计算效率。 2. 数据并行I/O：数据并行I/O是指在并行计算过程中，数据的输入和输出操作。 3. 元数据：元数据是指描述数据的数据，包括数据的属性、结构、关系等信息。 4. GoogleFileSystem：GoogleFileSystem是一种分布式文件系统，可以存储和管理大量的数据。 5. 并行算法：并行算法是指将串行算法转换为并行算法，以提高计算效率。 6. 可视域分析：可视域分析是一种计算密集且数据密集型数字地形分析应用，需要大量的计算资源和数据存储空间。 7. 串行算法：串行算法是指一个计算任务由单个处理器或计算节点执行的算法。