彭俊珍

摘要：本文阐述了Hadoop和遥感影像的理论，并对Hadoop储存系统进行了分析，主要研究系统的节能储存模块。遥感技术是当前社会中应用的重要技术，其在应用过程中，能够实现遥感影像的成形对于地理信息的处理有非常重要的作用。而针对遥感影像数据的特点，设计了基于Hadoop技术之上的遥感影像数据储存系统，从而在一定程度上提升了遥感影像数据的储存应用。

关键词：Hadoop;遥感技术;技能储存

在当前社会发展的过程中，遥感技术、网络技术以及信息技术对于数据处理技术具有一定的依赖性，数据处理技术的应用在一定程度上决定了遥感技术的应用质量。其主要完成了遥感技术模块中的数据储存功能以及数据计算功能。而在当前遥感技术的发展下，其影像分辨率越来越高，也在一定程度上影响了遥感影响数据的储存量。所以，当前研究Hadoop遥感影响储存技术对于未来遥感技术的应用非常关键。

1 Hadoop与遥感影像的简要介绍

1.1 Hadoop技术的简要阐述

随着计算机技术、智能化技术的逐渐应用，社会开始对数据技术有了新的认识，数据技术在最近几年不断发展，在一定程度上决定未来现代技术的发展高度。而Hadoop技术就是一种数据运算技术，其采用分布式运算的方法进行数据计算，在很大程度上提升了数据计算的效率。在实际的Hadoop数据处理中，其建立了HDFS组件基础上的数据储存和运算系统，在实际的系统设计过程中，采用了以流方式进行数据文件系统方法，也最大程度上提升了数据系统的工作运行效率。

Hadoop数据技术构建了分布式运算软件系统，其具有可靠性高、扩展性高、数据成本低的特点。在当前数据处理过程中，应用到Hadoop数据技术不仅实现了数据计算的高精度提升，更是在一定程度上提升了数据储存的节能性。在Hadoop数据系统应用的过程中，HDFS软件模块是其核心工作模块，完成了数据访问方式的确定。

在当前，数据技术发展过程中，以分布式计算方式为基础的云计算技术是先进的大数据技术，Hadoop也采用分布式计算方式，将成为未来数据处理技术发展的主流方向之一。

1.2 遥感影像的简要阐述

遥感技术也是当前社会发展过程中应用的重要技术，在地理测绘、地理定位技术当中都有非常良好的应用。而在实际的应用过程中，遥感影像是指通过遥感技术实现的图像及相关数据。在遥感技术应用的过程中，其主要应用了光学技术来完成数据转换，并实现遥感技术应用。在遥感技术应用过程中，分辨率是影响其数据质量的主要因素，其主要包括空间、光谱分辨率、辐射以及时间等因素，从而对数据处理造成了一定的影响。而在当前，随着遥感技术的不断进步，遙感影像成像过程中，其分辨率也在不断的提升，最终在一定程度上促进了遥感影像数据的高质量提升。而在遥感影像数据提升之后，对于数据计算、数据储存技术应用又造成了一定的影响。所以，在当前技术发展的过程中，研究Hadoop基础上的遥感影像数据储存技术非常关键，直接关系到遥感技术的使用效率。

2 Hadoop遥感数据储存处理系统的设计分析

本文笔者研究了基于Hadoop技术的遥感数据储存处理系统，其系统设计对于遥感数据储存而言有非常重要的意义。以下是对Hadoop遥感数据储存系统的设计总结。

2.1 Hadoop遥感数据系统功能分析

在系统设计之前对其需求进行设计分析十分关键，直接关系到系统应用的效率。在当前Hadoop数据系统功能设计中，主要针对使用者对数据管理的需求进行设计。

2.1.1 数据管理员需求设计

数据管理员需要应用系统对数据进行管理，所以在实际的功能设计中，构建了遥感数据入库技术、遥感影像金字塔技术、遥感数据出库功能模块以及相关文件管理模块等部分组成，一定程度上提升了数据模块处理的效率。

2.1.2针对用户进行了数据系统功能设计

用户也是使用Hadoop系统的主体，在实际的系统用户功能构建中，主要构建了数据查询功能、影像信息观看功能以及地图搜索功能等模块。保证系统实际使用状态良好。

2.1.3 Hadoop系统设计中，包括系统管理员设计功能

管理人员要对日常的系统使用进行规范化管理，从而保证管理效率更高，也能够在一定程度上完成对整个系统的工作运行维护。在实际的功能设计中，主要包括Hadoop系统的权限管理功能、系统的用户模块管理功能、系统任务管理以及日志监控管理等功能，从而在一定程度上也提升了工作运行的效率。

2.2 Hadoop遥感数据系统的框架设计

在实际的系统设计中，为了保证系统能够合理完成遥感数据储存功能，在实际的设计中，完成了对系统组织框架的设计，以图1为组织框架图。从图1当中可以看出Hadoop遥感数据系统主要包括业务表现层级、业务实现层级、系统支持层级等三个构架层，为系统的正常工作做好了基础工作。

（1）系统的业务表现层级是系统的操作模块，其主要包括数据入库、数据出库、数据浏览、文件管理、权限管理、用户管理、任务管理以及日志监控等多方面功能完成设计，保证系统工作运行的基础工作能够完成。

（2）系统业务实现层级是系统数据模块传输层级，其中Hadoop上的数据以及外部的数据进行通信传输，从而实现整个系统的运行分析，最终完成了Hadoop对系统的有效监测。

（3）系统组织构架设计过程中，支持层级是系统的核心工作层级，在本系统支持层级设计中，主要设计了以HDFS和HBase作为系统的核心储存层级[1]。

在实际的系统工作运行过程中，通过系统的核心框架建设保证系统工作运行质量更高。另外在整个系统设计中，选择的HTTP请求接口设计，完成业务表现层与业务实现层的连接。