Distributed astronomical cross-match based on MapReduce model
基于MapReduce模型的分布式天文交叉证认

交叉证认是实现多波段数据融合的关键技术，目前还缺乏对其分布式算法的研究。快速增长的数据规模使该问题必须要依赖分布式并行计算技术解决。提出了一种基于MapReduce分布式模型的新方法，根据Map-Reduce的要点，尽量减少了任务间的通信量，并通过合理设置划分粒度保证了效率与存储间的平衡。实验结果表明，该方法对海量数据交叉证认的效率提升明显，在大规模集群上达到了接近线性的加速比。该方法为交叉证认提供了一种快速有效的解决途径。