基于云平台的大数据并行可视化方法研究与实现

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1、学号：密级：硕士研究生学位论文基于云平台的大数据并行可视化方法研究与实现专业领域：电子与通信工程研究方向：信号与信息处理研究生：石深涵指导教师：熊杰副教授龙平高级工程师论文起止日期：2015年9月至2018年4月学号：密级：硕士研究生学位论文基于云平台的大数据并行可视化方法研究与实现专业领域：电子与通信工程研究方向：信号与信息处理研究生：石深涵指导教师：熊杰副教授龙平高级工程师论文起止日期：2005年9月至2007年4月Researchandimplementationofparallelvisualizatio

2、nmethodofbigdatabasedoncloudplatformField：ElectronicsandCommunicationEngineeringDirectionofStudy：SignalandinformationprocessingGraduateStudent：ShiShenhanSupervisor：Prof.XiongJie、Prof.LongPingSchoolofElectronicInformationEngineeringYangtzeUniversitySeptember,2

3、015toApril,2018摘要随着科技技术的发展，各种科学计算数据在不断增大，对数据进行可视化以获取数据中的重要信息变成一种迫切需求。但随着数据量越来越大，进行可视化所需的计算性能也越来越高。采用传统的单机进行可视化绘制的方案，往往计算性能过低，绘制时间过长，不能满足科学计算中大数据可视化的需求。针对单机绘制数据计算性能差，绘制时间长的问题，本文采用了云平台并行绘制的方案。并行绘制能够很显著的提高绘制速度，缩短绘制时间。而云平台具有多种计算性能可选取、集群随时随地可扩展的特点，将绘制环境从本地搬到云平台进行，

4、能够更加方便的进行并行绘制，大大的提高了可视化的效率，节省了绘制时间。本篇论文主要做了两方面的内容：(1)在本地集群上利用ParaView进行了并行可视化的绘制，分别对四组数据进行单节点，双节点，四节点的绘制，测试结果表明搭建集群并行绘制确实能显著增加计算能力，缩短绘制时间。(2)在云平台部署ParaView进行并行可视化绘制，论文测试了亚马逊动态弹性云的免费节点的计算性能等相关数据，测试结果表明亚马逊免费计算节点和中等性能笔记本相当，能够实现基本的科学计算。随后在云平台搭建集群进行ParaView可视化的绘制测

5、试，绘制结果表明基于云平台的集群不但和本地集群一样都能明显加快绘制速度，而且更加灵活，可随时根据需要增加计算节点，进一步加速。实验结果证明了在云平台进行并行可视化是一个很好的方案，能够很大程度上给科研工作人员的数据可视化带来便利。关键词：云平台，ParaView，可视化，并行绘制IAbstractWiththedevelopmentofsciencetechnology,allkindsofscientificcomputingdataareincreasing.Itisanurgentneedtovisuali

6、zethedatainordertoobtaintheimportantinformationinthedata.However,withtheincreasingamountofdata,therequiredcomputingperformanceofvisualizationisgettinghigher.Theschemeofvisualrenderingwithtraditionalsinglemachineisoftentoolowincomputingandtoolongintimetomeetth

7、eneedoflargedatavisualizationinscientificcomputing.Inviewofthepoorcomputingperformanceandlongrenderingtimeofsinglemachinedatarendering,parallelrenderingbasedcloudplatformisadoptedinthispaper.Parallelrenderingcansignificantlyimproverenderingspeedandshortenrend

8、eringtime.Andthecloudplatformhasmanyfeaturesthatmanydifferentcalculatedperformancenodecanbepickedandtheclustercanbeextendedanytimeandanywhere.Therenderingenvironmentmovedfromthelocaltothe