| Инд. авторы: | Золотов С.Ю., Турчановский И.Ю. |
| Заглавие: | Применение технологии Apache Big Data в задачах климатического мониторинга |
| Библ. ссылка: | Золотов С.Ю., Турчановский И.Ю. Применение технологии Apache Big Data в задачах климатического мониторинга // Распределенные информационно-вычислительные ресурсы. Цифровые двойники и большие данные (DICR-2019): Труды XVII Международной конференции (Новосибирск, 03.12-06.12.2019) / Под ред. О.Л. Жижимова, А.В. Юрченко. - 2019. - Новосибирск: ИВТ СО РАН. - С.73-78. - ISBN: 978-5-905569-14-2. - http://elib.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/4694/16/DICR-2019-V3_p073-078.pdf |
| Внешние системы: | DOI: 10.25743/ICT.2019.43.75.011; РИНЦ: 41605469; |
| Реферат: | rus: Проведен эксперимент по апробации технологии Big Data в исследованиях климатических систем. В ходе эксперимента было реализовано четыре варианта решения тестовой задачи. Ускорение расчетов с помощью технологии Apache Big Data вполне достижимо и наиболее эффективный способ для этого найден в четвертом варианте решения тестовой задачи. eng: The experiment was conducted to test Big Data technology in the study of climate systems. Four options for solving the test problem were implemented during the experiment. Accelerating calculations using Apache Big Data technology is quite achievable and the most effective way to do this is found in the fourth solution to the test problem. |
| Ключевые слова: | технология Apache Big Data; Apache Big Data technology; Climate monitoring tasks; Задачи климатического мониторинга; |
| Издано: | 2019 |
| Физ. характеристика: | с.73-78 |
| Ссылка: | http://elib.ict.nsc.ru/jspui/bitstream/ICT/4694/16/DICR-2019-V3_p073-078.pdf |
| Конференция: | Название: XVII Международная конференция «Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные» Аббревиатура: DICR-2019 Город: Новосибирск Страна: Россия Даты проведения: 2019-12-03 - 2019-12-06 Ссылка: http://conf.ict.nsc.ru/dicr2019 |
| Цитирование: | [1] Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Том I. Изменения климата / М.: Росгидромет, 2008. 228 с. [2] Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R., et al. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project // Bulletin of the American Meteorological Society. 1996. V. 77, No. 3. P. 437–471. [3] Kobayashi S., Ota Y., Harada Y., et al. The JRA-55 reanalysis: General specifications and basic charac-teristics // Journal of the Meteorological Society of Japan. 2015. V. 93. No. 1. P. 5–48. [4] Юрченко А.В. К концепции информационно-аналитической системы поддержки научных исследований, основанных на интенсивном использовании цифровых данных // Вычислительные технологии. 2017. Т. 22. № 4. С. 105–120. [5] Бойченко И.В., Турчановский И.Ю. Построение сервиса данных в информационных системах научных исследований на основе парадигмы Big Data // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2015. Т. 13. Вып. 2. С. 22–27. [6] Apache Hadoop. https://hadoop.apache.org (дата обращения 25.09.2019). [7] Apache Spark. https://spark.apache.org (дата обращения 25.09.2019). [8] The HDF5 library & file format. https://www.hdfgroup.org/solutions/hdf5/ (дата обращения 25.09.2019). [9] A guide to the code form FM 92-IX Ext. GRIB. https://www.wmo.int/pages/prog/www/WDM/Guides/Guide-binary-2.html (дата обращения 25.09.2019). |