基于Hadoop的云环境下作物生长模型算法的实现与测试

被引：12

作者：

赵青松 ^{[1
]}

陈林 ^{[1
]}

孙波 ^{[1
]}

朱艳 ^{[2
]}

姜海燕 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 南京农业大学信息科技学院

[2] 南京农业大学/国家信息农业工程技术中心

来源：

农业工程学报 | 2013年 / 29卷 / 08期

关键词：

农作物; 并行算法; 模型; 云计算; Hadoop;

D O I：

暂无

中图分类号：

S126 [电子技术、计算机技术在农业上的应用]; TP391.9 [计算机仿真];

学科分类号：

082804 ; 080203 ;

摘要：

为了提高作物生长模型的计算速度,该文提出了云环境下作物生长模型算法的实现方案。综合分析了作物生长模型和子模型之间的数据依赖关系,以及不同并行计算方法的特点。以云计算基础架构开源软件Hadoop为基础,设计云环境下作物生长模型处理方案。以小麦生长模型WheatGrow为测试对象,在真实云环境下,验证了该方案的有效性。研究表明,在处理作物生长模型这类具有复杂数据依赖关系问题时,当区域数据点较多,需采用数据并行计算方法;且区域数据点越多,加入计算的计算结点越多,越能体现出MapReduce在并行计算上具有的可扩展性。研究可为促进作物生长模型和数字农业的发展提供参考。

引用

页码：179 / 186

页数：8

共 19 条

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