基于Hadoop的海量电信数据云计算平台研究

传统的数据分析方法面对海量电信数据存在管理和分析难的问题.Hadoop是一个可实现大规模分布式计算的开源框架,具有高效、可靠、可伸缩的优点,被广泛应用于云计算领域.本文在对云计算和Hadoop进行分析和研究的基础上,提出了一种针对海量电信数据的分布式云计算方法,建立了基于Hadoop的海量电信数据云计算平台.实验证明,该平台能够有效完成海量数据的管理和分析任务,提高海量数据分析的速度和效率.     

基于B/S的终端应用自动拨测系统设计和实现

针对人工拨测方式的不足,提出了基于B/S的终端应用自动拨测系统,重点阐述了系统的技术架构、网络拓扑和功能结构,并对其中的组网连接、自动拨测、脚本图形化编辑、通信网关等关键技术进行了分析与设计,最后给出了系统实现。基于B/S的自动拨测系统的实现,不仅提高了终端应用拨测的效率和质量,还降低了拨测成本。     

基于Hadoop的海量网分数据MapReduce排序算法

电信运营商的客户数据以万亿比特计，若充分利用这些数据，深入分析、挖掘隐含在这些数据中的有用信息，将有助于移动运营商更好地管理客户关系。为达到该目的，文章研究一种采用Hadoop技术对网分数据进行排序的方法，将网分位置排序算法用MapReduce技术改写，极大地提高了排序的效率，同时不影响排序的精度。     

远红外激光的研究进展

就提高远红外激光光束质量、探讨新的微观机理和探索新现象三个方面介绍了近年来远红外激光的研究进展和最新研究成果.