Cloud Kepler：云计算下的开普勒行星搜索新工具

资源摘要信息:"Cloud Kepler是启用了云功能的Kepler Planet搜索管道，它利用云基础设施来处理开普勒任务中的光曲线数据，以此来搜索行星和耀斑信号。" 知识点详细说明: 1. Kepler Planet搜索管道: 开普勒任务是由美国宇航局发起的一个太空天文任务，旨在通过观察恒星亮度的变化来发现太阳系外的行星。Kepler Planet搜索管道是处理开普勒任务数据的程序，用于分析恒星的光曲线数据，识别出可能由行星过境造成的周期性亮度下降信号。 2. 云功能集成: Cloud Kepler管道的"云"属性表明它能够在云基础设施上运行，利用云服务如Amazon Elastic MapReduce (EMR) 和 Hadoop等，进行大规模数据处理和分析。云功能的集成使得该管道能够高效地处理和分析来自开普勒望远镜的大量数据。 3. Python Map-Reduce: 在描述中提到了Python Map-Reduce，这是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。Python Map-Reduce的使用表明Cloud Kepler管道可能包括使用Python编写的分布式计算功能，以便在多个处理节点上并行处理开普勒数据。 4. BLS算法的Cython实现: 布里格斯-洛瑞-斯库勒（Box-fitting Least Squares，BLS）算法是一种用于检测周期性信号的统计方法，常用于行星搜索项目中识别出的潜在行星过境信号。Cython是一种编程语言，是Python的一个超集，可以编译成C代码来提高性能。Cython的使用意味着Cloud Kepler可能包含优化过的BLS算法实现，以加快搜索过程。 5. 编译Cython代码: 描述中提到Cython代码需要编译才能生效，这涉及到在Python基础目录中运行make命令。这一过程对于大多数Python开发者来说可能比较陌生，因为标准的Python模块通常不需要编译，而是直接作为.py文件使用。这是因为Cython生成的是C代码，需要先编译成共享对象（.so）文件，然后才能在Python环境中使用。 6. C连续数组: Cython代码使用C连续数组是为了优化性能。在内存中，C连续数组意味着数据是连续存储的，这对于计算密集型任务特别有用，因为它可以减少缓存未命中和提高访问速度。 7. 使用Amazon Elastic MapReduce和Hadoop: 由于描述中提到了Amazon EMR和Hadoop，我们可以推断Cloud Kepler可能使用这些技术作为其数据处理和存储的平台。EMR是基于Hadoop的云服务，能够轻松处理大量数据并运行大数据框架，如Apache Hive和Pig。Hadoop是支持大数据处理的框架，它通过分布式存储和计算能力，可以在多台计算机上并行处理大量数据。 通过上述知识点的介绍，我们可以了解到Cloud Kepler是一个先进的、能够利用云资源处理开普勒数据的管道，它使用了专门优化的算法和编程技术，以提高在宇宙学研究中发现新行星的效率。