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文档简介
云环境下顾及空间子域分布特征的空间大数据并行计算方法研究的任务书任务书任务名称：云环境下顾及空间子域分布特征的空间大数据并行计算方法研究任务背景：在互联网时代，空间大数据已经成为各行各业亟需解决的问题。在很多领域中，例如气象、农业、城市规划、环境保护等，都需要分析与利用空间大数据。同时，随着云计算技术的不断发展，大数据处理已经成为了云计算的重要应用场景之一。因此，在云环境下，如何针对空间大数据进行高效的并行计算方法研究已成为一个热点问题。任务要求：本次任务要求研究云环境下顾及空间子域分布特征的空间大数据并行计算方法，具体要求如下：1.研究云计算环境下空间大数据分析的并行计算模型，探讨该模型下的数据分布策略。2.研究空间大数据所需处理的任务类型，如空间数据挖掘、GIS空间分析等，考虑这些任务的并行计算方法。3.结合云计算环境下的特点，论述如何进行空间数据分布算法的设计与优化，以及如何进行分布式并行计算任务的划分。4.着重探讨空间子域的分布特征，分析如何进行数据子域分界、数据子域划分以及如何在多个节点之间进行数据的交换。5.设计实验方案，运用现有的大数据平台对算法进行实验与测试，评估算法的性能及其可扩展性能。任务时间：本次任务的时间为三个月，2021年7月1日至2021年9月30日。任务分工：负责人：XXX研究员主要任务：制定研究方案和实验方案，对研究成果进行总结撰写。参与人员：XXX助理研究员、XXX研究助理、XXX研究生等。主要任务：参与研究任务的方案制定和实验方案的设计，完成具体的研究工作和实验测试，执行补充任务。任务成果：本次任务将完成以下成果：1.研究报告：对本次任务的研究过程、实验方案、实验结果进行总结；2.论文发表：在相关期刊或会议上发表一篇关于本次任务研究成果的论文；3.算法实现与测试数据集：研究人员将自主编写并实现算法，并提供测试数据集以供实验测试。任务预期效果：本次任务将研究云环境下顾及空间子域分布特征的空间大数据并行计算方法，为研究领域提供新的思路和方法，并将会产生一定的学术价值和应用价值。具体预期效果如下：1.本研究将提出一种针对空间大数据的并行计算模型，并将其应用于实际问题的对比中，以证明其优越性。2.研究消除因空间大数据体量大而导致的空间并行计算问题，改善大数据分析的效率和准确性。3.研究结果还将为相关领域的实际应用提供参考依据，改进复杂空间数据分析与预
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