Обработка больших объемов сырых астрономических данных с помощью модели вычислений MapReduce
https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(6)-20
Аннотация
Экспоненциальный рост объемов, повышение качества данных в современных и будущих обзорах неба открывают перед астрофизиками новые горизонты, однако требуют применения новых подходов к их обработке, а именно технологий больших данных и облачных вычислений. В работе предлагается подход, основанный на модели MapReduce, для решения одной из самых масштабных и важных вычислительных задач астрофизики - задачи обработки сырых данных астрономических изображений.
Ключевые слова
Об авторах
С. В. Герасимов
ВМК МГУ
Россия
Россия
А. В. Мещеряков
ИКИ РАН
Россия
Россия
И. Ю. Колосов
ВМК МГУ
Россия
Россия
Е. С. Глотов
ВМК МГУ
Россия
Россия
И. С. Попов
ВМК МГУ
Россия
Россия
Список литературы
1. The Sloan Digital Sky Survey (SDSS) http://www.sdss.org/
2. Burke B., Gregory J., Cooper M., Loomis A., Young D., Lind T., Doherty P., Daniels P., Landers D., Ciampi J., Johnson K., O’Brien P. CCD Imager Development for Astronomy. Lincoln Laboratory Journal, 2007, Volume 16, Number 2
3. Subaru-HSC http://www.naoj.org/Projects/HSC/
4. The Dark Energy Sky Survey (DES) http://www.darkenergysurvey.org/
5. Pan-STARRS http://pan-starrs.ifa.hawaii.edu/public/
6. The Large Synoptic Survey Telescope (LSST) http://www.lsst.org/
7. Zhang Y., Zhao Y. Astronomy in the Big Data Era. Data Science Journal, 2015
8. http://www.astromatic.net/
9. Wiley K., Connolly A., Gardner J., Krughof S., Balazinska M., Howe B., Kwon Y., Bu Y. Astronomy in the Cloud: Using MapReduce for Image Coaddition. Publications of the Astronomical Society of the Pacific, 2011, Vol. 123, No. 901, pp. 366-380
10. Apache Hadoop http://hadoop.apache.org
11. Montage: an astronomical image mosaic engine http://montage.ipac.caltech.edu/
12. Message Passing Interface Forum http://www.mpi-forum.org/
13. Pegasus: workflow management system http://pegasus.isi.edu/
14. Farivar R., Brunner R., Santucci R., Campbell R. Cloud Based Processing of Large Photometric Surveys. Astronomical Data Analysis Software and Systems XXII, 2013, p.91
15. Dean J., Ghemawat S. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. OSDI'04: Sixth Symposium on Operating System Design and Implementation, December 2004
16. Koposov S., Belokurov V., Torrealba G., Wyn N. Evans Beasts of the Southern Wild: Discovery of nine Ultra Faint satellites in the vicinity of the Magellanic Clouds. The Astrophysical Journal, March 2015
17. Apache HBase http://hbase.apache.org
18. Apache Hive http://hive.apache.org
19. Apache Spark http://spark.apache.org
Рецензия
Для цитирования:
Герасимов С.В., Мещеряков А.В., Колосов И.Ю., Глотов Е.С., Попов И.С. Обработка больших объемов сырых астрономических данных с помощью модели вычислений MapReduce. Труды Института системного программирования РАН. 2015;27(6):315-334. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(6)-20
For citation:
Gerasimov S., Mesheryakov A., Kolosov I., Glotov E., Popov I. Processing of raw astronomical data of large volume by MapReduce model. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2015;27(6):315-334. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2015-27(6)-20
Послать статью по эл. почте 