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利用Spark平台实现高效大气数据存储及精准预测技术研究
目录
利用Spark平台实现高效大气数据存储及精准预测技术研究（1）．．．3
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1大气数据的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2Spark平台在数据处理中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
二、Spark平台技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1Spark平台简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2Spark平台的核心组件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.3Spark平台的架构与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
三、高效大气数据存储技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.1大气数据存储需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.2数据存储技术路线选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.3基于Spark平台的数据存储策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.4数据存储优化措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
四、精准预测技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.1预测模型的选择与构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.2数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
4.3模型训练与参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.4预测结果评价与修正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
五、大气数据处理的案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
5.1数据来源及预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
5.2数据存储实施方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
5.3预测模型的应用与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
5.4案例分析总结与启示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
六、Spark平台在大气数据处理中的挑战与对策．．．．．．．．．．．．．．．．．59
6.1数据处理效率提升的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
6.2数据安全与隐私保护的对策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
6.3模型精度与稳定性的保障措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
利用Spark平台实现高效大气数据存储及精准预测技术研究（2）．．66
文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
1.1大气数据的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
1.2Spark平台简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
2.1数据来源与采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
2.2数据清洗与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
2.3数据特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
大气数据存储技术．．．．．．．．．．．．．．．．．
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