高性能地理計算

定　價：￥59.00

作　者：	樂鵬著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項：	高等學(xué)校遙感科學(xué)與技術(shù)系列教材
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030689351	出版時間：	2021-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	285	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《高性能地理計算》是作者結(jié)合現(xiàn)有高性能地理計算的理論、方法和應(yīng)用所寫的?！陡咝阅艿乩碛嬎恪饭擦蟛糠郑?0章）。第一部分為高性能地理計算概述（第1章），闡述高性能地理計算的基本概念、發(fā)展歷程和現(xiàn)狀；第二部分為并行計算基礎(chǔ)及并行編程基礎(chǔ)（第2～3章），介紹并行計算的基本理論、并行編程入門知識等；第三部分為并行地理計算算法設(shè)計（第4～5章），闡述地理算法并行設(shè)計挑戰(zhàn)、數(shù)據(jù)并行與任務(wù)并行地理算法、地理計算強度的理論與方法等；第四部分為高性能空間數(shù)據(jù)存儲（第6章），介紹大規(guī)模數(shù)據(jù)管理技術(shù)，包括NoSQL/NewSQL數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、陣列數(shù)據(jù)庫等，并圍繞對地觀測大數(shù)據(jù)的時空立方體理論方法與設(shè)計實現(xiàn)進(jìn)行介紹；第五部分為地理云計算、云GIS與地理流計算（第7～9章），介紹地理云計算概念、地理云計算服務(wù)、云GIS設(shè)計與實現(xiàn)、空間數(shù)據(jù)流處理等；第六部分為時空大數(shù)據(jù)平臺（第10章），介紹融合高性能地理計算的時空大數(shù)據(jù)平臺功能與應(yīng)用。

作者簡介

暫缺《高性能地理計算》作者簡介

圖書目錄

目錄
第1章緒論 1
1.1 地理計算與高性能計算概述 1
1.1.1 地理計算 1
1.1.2 高性能計算 3
1.1.3 GIS 與高性能計算 4
1.2 高性能地理計算概述 6
1.2.1 時空大數(shù)據(jù)分布式存儲管理 8
1.2.2 時空大數(shù)據(jù)并行計算與流計算 10
1.2.3 時空大數(shù)據(jù)GIS 12
第2章并行計算基礎(chǔ) 14
2.1 概述 14
2.1.1 并行計算概念 14
2.1.2 計算機性能與發(fā)展 15
2.1.3 并行機分類 17
2.2 并行算法設(shè)計 21
2.2.1 并行分解方法 21
2.2.2 并行算法設(shè)計挑戰(zhàn) 24
2.2.3 并行算法設(shè)計過程 24
2.3 并行算法性能評估 26
2.3.1 加速比與并行效率 27
2.3.2 可擴(kuò)展性 27
2.3.3 加速比定律 28
第3章并行編程基礎(chǔ) 31
3.1 OpenMP 并行編程 31
3.1.1 進(jìn)程與線程 31
3.1.2 OpenMP 指令 33
3.1.3 庫函數(shù)與環(huán)境變量 40
3.1.4 OpenMP 環(huán)境運行 43
3.1.5 OpenMP 坡度計算 46
3.2 MPI 并行編程 57
3.2.1 MPI 概述 57
3.2.2 MPI 基礎(chǔ)函數(shù) 58
3.2.3 MPI 通信 59
3.2.4 MPI 數(shù)據(jù)類型 63
3.2.5 MPI 環(huán)境運行與坡度計算 64
3.3 MapReduce 并行編程 72
3.3.1 MapReduce 計算模式 72
3.3.2 Hadoop 分布式系統(tǒng) 75
3.3.3 Spark 計算引擎 78
3.3.4 Spark 環(huán)境運行 80
3.4 GPU 并行編程 84
3.4.1 概述 84
3.4.2 CUDA 編程 85
3.4.3 CUDA 常用函數(shù) 88
3.4.4 CUDA 環(huán)境運行 89
第4章并行地理計算 96
4.1 地理算法并行設(shè)計挑戰(zhàn) 96
4.1.1 并行策略 96
4.1.2 負(fù)載均衡 100
4.1.3 數(shù)據(jù)I/O 104
4.1.4 通信 104
4.2 地理算法并行化 108
4.2.1 數(shù)據(jù)并行地理算法 108
4.2.2 任務(wù)并行地理算法 117
第5章地理計算強度 124
5.1 概述 124
5.1.1 地理計算特征表達(dá) 125
5.1.2 計算強度評估 127
5.1.3 地理空間域分解 129
5.2 AI 地理計算強度預(yù)測 131
5.2.1 案例介紹 132
5.2.2 計算強度評估模型 135
5.2.3 地理空間域分解 137
5.2.4 實驗結(jié)果分析 139
第6章高性能空間數(shù)據(jù)存儲 155
6.1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫與NoSQL 155
6.2 NoSQL 數(shù)據(jù)庫 158
6.2.1 MongoDB 158
6.2.2 HBase 167
6.2.3 Redis 171
6.3 陣列數(shù)據(jù)庫 177
6.3.1 概述 177
6.3.2 Rasdaman 179
6.3.3 SciDB 182
6.3.4 評測分析 187
6.4 時空數(shù)據(jù)立方 189
6.4.1 概述 189
6.4.2 時空立方體概念 191
6.4.3 GeoCube 設(shè)計與實現(xiàn) 195
第7章地理云計算 206
7.1 概述 206
7.1.1 云計算簡介 206
7.1.2 云平臺介紹 208
7.1.3 邊緣計算 214
7.2 地理云計算簡介及地理信息處理云服務(wù) 215
7.2.1 地理云計算簡介 215
7.2.2 地理信息處理云服務(wù) 216
第8章云GIS 226
8.1 概述 226
8.2 云GIS 設(shè)計與實現(xiàn) 227
8.2.1 系統(tǒng)架構(gòu) 227
8.2.2 分布式空間數(shù)據(jù)存儲 228
8.2.3 分布式GIS 內(nèi)核 231
8.2.4 結(jié)果分析 234
第9章地理流計算 237
9.1 概述 237
9.1.1 技術(shù)背景 237
9.1.2 案例介紹 241
9.2 地理觀測流 242
9.2.1 信息模型 242
9.2.2 計算模型 244
9.2.3 性能分析模型 245
9.2.4 系統(tǒng)架構(gòu) 247
9.3 實時地理信息流處理 248
9.3.1 案例計算 248
9.3.2 結(jié)果分析 250
第10章時空大數(shù)據(jù)平臺 255
10.1 概述 255
10.2 時空大數(shù)據(jù)平臺功能 256
10.2.1 平臺概況 257
10.2.2 數(shù)據(jù)中心 257
10.2.3 計算中心 259
10.2.4 服務(wù)中心 260
10.2.5 管理中心 260
10.3 時空大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用 261
參考文獻(xiàn) 274