报告题目：Kepler+ Hadoop-A General Architecture Facilitating Data-Intensive Applications inScientific Workflow Systems

报 告 人：李宏源

报告时间：2014年4月03日

报告地点：贵州大学北校区博学楼601室

报告内容摘要：

领域科学家是以数据为中心的，数据对领域科学家来说是很重要的。而同时科学计算是数据密集型的，其产生的数据量越来越大；科学大数据成为制约领域科学家继续研究的问题，一部分科学家自己编写程序来处理科学大数据来支持其科学研究，但是对于领域科学家来说，自己编写程序是很困难的，尤其是需要实现比较复杂的功能。MapReduce框架及其开源实现在实现并行操作时有一定的优势，采用工作流技术可以实现编程过程的可视化，运用作死科学计算领域，开源工作流管理引擎Kepler使得使用者加可以只需要点动几下鼠标就可以完成复杂的编程操作。