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1、基于Hadoop云平台的联合收割机远程监控系统研究李中显河南信息工程学校秦皇岛职业技术学院摘要：建立丫云计算的海量数据处理数学模型和算法，并将Hadoop分布式计算方法引入到了数据库处理系统中，实现了数据库数据的自动分区和主从节点的设置，以及数据的分布式计算功能，得到了数据的处理速度、容量和传输速率等系统性能参数;结合农业生产中联合收割机应用越来越广泛，加之农田小路比较狭窄，给农田交通运输带来了的巨大压力等问题，提出了一套能够提供定位、监控、导航、车况采集等综合服务的联合收割机远程监控系统。通过对系统的测试，证明云存储
2、平台在联合收割机监控系统中具有良好的表现，并具有很好的扩展性，为现代化的农业收割机监控系统提供了优越的条件。关键词：联合收割机;远程监控;lladoop;云平台;作者简介：李屮显（1968-）,男，河南上蔡人，高级讲师，硕士。作者简介：蔡宗慧（1985-）,女，河北秦皇岛人，讲师，硕士，（E-mail）hanyuzihen@126.com。收稿日期：2016-08-12基金：河南省教育厅重点项0（ZJA15134）ResearchonRemoteMonitoringandControlSystemofCombineHa
3、rvesterBasedonHadoopCloudPlatformLiZhongxianCaiZonghuiHenanLnformationEngineeringSchool:QinhuangdaoInstituteofTechnology;Abstract：Itestablishedamathematicalmodelofdataprocessingandalgorithmofcloudcomputing,andHadoop.Andthedistributedcomputingmethodwasintroducedi
4、ntothedatabaseprocessingsystem,whichrealizedtheautomaticdatapartitiondatabaseandmaster-slavenodeset,realizesthedatadistributedcomputingfunction.Then,itobtainedprocessingspeed,datatransmissionrateandcapacitythesystemperformanceparameters.Secondly,itismoreandmorew
5、idelyusedcombiningharvesterinagriculturalproduction.Inaddition,thefarmlandpathisnarrow,whichbringsthehugepressuretothefarmlandtransportationandsoon.Ttputforwardasetofpositioningandmonitoring,navigation,vehicleacquisitionandotherintegratedservicescombineremotemon
6、itoringsystem.Finally,throughthetestofthesystem,thecloudstorageplatformhasgoodperformanceinthecombinemonitoringsystem,andithasagoodscalability，modernizationThevehiclemonitoringsystemprovidessuperiorconditionsforagriculturalharvester.Keyword：combineharvester;remo
7、temonitoring;Hadoop;cloudplatform;Received：2016-08-120引言随着计算机互联网通信计算的不断发展，通信系统需要处理非常庞大的数据，对于海量数据的处理一般服务器会耗费大量的计算机资源，且很多传统的计算平台根木无法完成对海量数据库的处理。另外，随着农业经济的快速增长，农业机械化进程越来越快，农业生产中联合收割机应用越来越广泛，加之农田小路比较狭窄，给农田交通运输带来丫的巨大压力。如何实现联合收割机的高效运营,缓解交通压力受到广大关注。本文采用云计算和云存储技术，结合Hado
8、op的分布式计算功能，设计开发了一套能够提供定位、监控、导航、车况采集等综合服务的联合收割机远程监控系统。该系统结合主、从节点的自动分配实现了高数据容量和传输速度数据的处理，为现代化的农业收割机监控系统提供了优越的条件。1数据库海量数据处理与挖掘方法概述互联网的个性化演进过程中引发了数据的海量化，面对如此海量化的数据，传统的单台超
