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在农业数字化浪潮中，数据量激增带来存储与处理难题。研究人员围绕作物产量预测，运用 Apache Spark 框架和 WISS-WOFOST 模型开展研究。结果显示该技术可大幅减少模拟时间，为农业监测提供有力支持，推动农业向精准化发展。
随着农业数字化进程的不断推进，大量详细的数据如潮水般涌现。这些数据涵盖了作物生长的各个方面，从土壤的特性到天气的变化，从种植管理的细节到作物本身的生长规律，它们为优化粮食生产系统中的资源利用提供了前所未有的机遇。然而，如同硬币的两面，数据量的爆炸式增长也带来了巨大的挑战。如何有效地管理和处理这些不断增加的数据，成为了摆在农业领域研究者面前的一道难题。传统的计算设备和方法在处理如此庞大的数据量时，逐渐显得力不从心。无论是存储的容量限制，还是处理速度的瓶颈，都阻碍了对这些数据的充分利用，进而影响了农业生产的进一步优化和发展 。
在这样的背景下，来自国外的研究人员决心攻克这一难题。他们开展了一项极具意义的研究，旨在探究标准大数据和分布式计算技术在作物产量预测方面的适用性，并对相关存储和计算的性能及可扩展性进行基准测试。研究人员以欧洲 MARS 作物监测系统中的 WOFOST 作物系统模型为基础，借助 Apache Spark 大数据分析框架，构建了一个原型系统。通过在不同规模的计算机集群上运行大量的作物模拟实验，他们对该系统的效率和可扩展性进行了深入评估 。
研究结果令人振奋。与基线系统相比，基于 Spark 的框架显著缩短了单个模拟所需的处理时间。在使用更强大的计算资源时，模拟处理时间最多可减少 99%，模拟结果的聚合时间也能降低 95%。这意味着，借助该技术，研究人员能够在更短的时间内完成大面积的详细作物产量预测，为农业生产决策提供更及时、准确的依据。同时，研究还发现，分布式计算系统的可扩展性良好，在一定范围内增加计算资源能够有效减少处理时间，但超过一定限度后，收益会逐渐递减 。
这项研究成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》上，具有重要的意义。它表明，现有的标准分布式计算框架，如 Apache Spark，足以构建一个能够运行大量作物生长模拟的系统。这为农业领域的大数据处理和分析提供了新的解决方案，有助于推动农业数字化的发展，使农业生产更加精准、高效。同时，研究也为后续的相关研究和应用开发奠定了基础 。
研究人员在开展研究时，运用了多种关键技术方法。首先是分布式数据存储技术，他们将传统关系型数据库中的数据提取出来，进行去规范化处理，转换为适合分布式处理的格式，存储在 NoSQL 数据库（如 MongoDB、MinIO）中。其次，利用 Apache Spark 框架进行分布式计算，通过编写相应的代码实现作物模拟的分布式运行和结果的聚合。此外，还运用了功能编程的理念，优化系统设计，提高代码的可维护性和可扩展性 。
在系统性能方面，研究人员对不同硬件配置下的测试数据集执行时间进行了分析。结果显示，基于 Spark 的框架在处理单个模拟时，相比基线 MCYFS 系统，处理时间大幅减少。例如，在不同的硬件环境下，无论是单台计算机还是多计算机集群，Spark 框架都展现出了较好的性能。同时，研究还发现，使用更现代的计算机架构，对处理时间也有显著影响 。
关于系统的可扩展性，研究人员在 Kubernetes 集群和 HPC 集群上进行了实验。通过增加计算资源，如增加节点数量和核心数，观察对处理两个较大作物模拟数据集运行时间的影响。结果表明，随着节点数量的增加，处理时间逐渐减少，但减少的幅度逐渐变小。例如，在处理玉米和冬小麦的模拟数据时，都呈现出这样的趋势。并且，不同数据集由于数据量和数据特性的差异，对内存和分区的要求也不同，这进一步影响了系统的性能 。
在数据聚合方面，研究人员对比了 MCYFS 中使用 Oracle 关系数据库进行数据聚合和使用 Spark 进行数据聚合的效果。结果发现，虽然 Spark 的聚合操作在时间上有一定成本，但它能显著减少后续导入数据库的数据量。在某些情况下，使用 Spark 进行聚合后的处理时间与 Oracle 数据库优化后的性能相近 。
研究结论和讨论部分进一步强调了研究成果的重要性。研究表明，现有的标准分布式计算框架适用于构建大规模作物生长模拟系统，能够在合理的时间内处理大量的作物模拟和相关数据管理。但同时也指出，现有数值模型和数据存储在用于分布式计算前可能需要进行一些调整。此外，分布式计算技术在农业领域的应用还面临一些挑战，如需要相关人员具备一定的专业知识，涉及新的成本模型等。然而，随着农业数字化的不断发展，分布式计算技术的应用前景依然广阔，有望为农业生产带来更多的变革和发展机遇 。
