10.3969/j.issn.1007-130X.2023.11.002
面向大区域碳卫星数据的分布式Kriging插值算法优化
针对基于原生Kriging算法在大区域尺度上对碳卫星数据进行插值时存在的计算耗时长、并行加速难等问题,对Kriging插值算法进行调整,优化其中的关键计算环节,并根据数据特征与时序依赖关系对插值过程进行拆分重组,细化插值粒度,将其构建为可在分布式环境下并行执行的DAG结构工作流,最后基于一套双层架构的DAG任务调度引擎实现整个插值工作流在分布式环境下的并行加速.实验结果表明,在不同区域尺度上,以上方法框架均具有较高的插值效率,与Spark相比,在大区域尺度上具有明显的速度优势.
碳卫星、分布式插值、Kriging算法加速、工作流调度
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TP391(计算技术、计算机技术)
中国科学院前沿科学重点研究计划项目ZDBS-LY-DQC016
2023-11-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
1911-1921