GFS.json风场数据

利用南京燕子矶及大厂区两个过江输电铁塔上的风速梯度观测数据，探讨了中性稳定条件下水陆临界地形对不同风向扇面的铁塔风场特征的影响。统计分析显示，在水平尺度2000米范围内，水陆临界地形对下风向铁塔风场特征的影响与铁塔距离水陆临界地形的水平距离之间存在一定的比例关系。根据所采集的资料和统计结果，这种比例约为1/10。

这是一个使用matlab二次开发软件模拟的脉动风场谐波合成法程序文件。

GFS 通过以下关键策略解决性能瓶颈问题: 最小化 Master 参与: 数据读取不经过 Master，Master 仅负责元数据管理。 客户端元数据缓存: 客户端缓存元数据，减少 Master 查询。 大数据块: 采用 64MB 大数据块，减少数据访问次数。 Primary Chunk Server 顺序写入: 数据修改顺序由 Primary Chunk Server 管理，简化写入操作。 GFS 的设计理念: 简单且高效。

包含全球、中国省市区县的地图Json数据，适用于d3.js地图开发。

高效解析Hive JSON数据利器 此jar包为Hive解析JSON数据提供支持。只需将其放置于指定路径，并在建表语句中添加org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe即可轻松使用。

在Matlab开发中，利用JSON格式将结构数据中的各项数值保存到文件。例如，数据包括名称为'椅子'，颜色为'粉红色'，并且包含指标如高度0.3和宽度1.3。通过调用saveJSONfile(data, 'out.json')函数，可将数据存储为JSON格式，输出文件“out.json”将包含如下内容：{ \"name\" : \"椅子\", \"颜色\" : \"粉红色\", \"指标\" : { \"高度\" : 0.3, \"宽度\" : 1.3 } }。

JSON写入器用于将对象转换为JSON字符串

在大数据处理领域，Apache Hive作为广泛采用的数据仓库工具，通过SQL查询语言（HQL）处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集。然而，Hive并不原生支持JSON这种灵活的数据格式。为解决这一问题，社区开发了专门的序列化/反序列化库——“hive-json-serde-0.2.jar”，使得Hive能够解析和处理JSON数据。 JSON作为一种轻量级数据交换格式，因其易读性和机器解析能力，在Web服务和大数据处理中广泛应用。而hive-json-serde-0.2.jar的出现，则让Hive能够直接操作JSON数据，无需额外转换步骤，显著提升了数据处理效率和便利性。使用hive-json-serde-0.2.jar时，需在Hive表定义中指定此SerDe，例如：CREATE TABLE json_table ( id INT, name STRING, details MAP ) ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' WITH SERDEPROPERTIES ( \"json.map.keys\" = \"true\" ) STORED AS TEXTFILE;

谷歌大数据论文之GFS中英文版本，深入了解Google分布式存储系统的核心思想与实践。