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一种基于Hadoop的作战云构建方法【论文摘要】军事领域一体化作战大趋势不可逆转，战场上大数据的处理对指挥信息系统越来越重要，因此，作战云的思想应运而生,旨在从应用的作战云体系结构角度，使指挥信息系统对于大数据分析和处理达到更高的要求本文中首先介绍作战云的技术体系架构，然后提出了一种基于Hadoop技术实现的作战云构建方法关键词】大数据；Hadoop架构；MapReduce模型；作战云0引言网络中心战，其实质是一种集侦查、情报、计算、监控、通信、指挥控制、杀伤于一体的C4KISR系统间的对抗［1］对于网络中心战的进一步发展，是整合陆、海、空、天、赛博等多维作战力量，各传感器、作战平台、武器系统组成虚拟存在的〃云〃，在体系层面实现战场资源的动态高效管控、海量异构信息实时、高速、分布式处理共享，构建跨领域、跨军种、分布式、网络化的〃云杀伤〃协同作战云；作战云［2］是基于网络化的信息基础设施，采用面向服务的模式，为指挥决策、部队行动、武器打击提供按需、便捷、快速的专业、权威的数据和应用服务与民用的〃云〃相比较，作战云的特点主要表现在以下3方面：1）信息系统的组织性、计划性的要求更高；2）在严酷的环境中可靠性和安全性的要求更高；3）信息服务的正确性、精确性、实时性、专业化的要求更高；协同作战云作为未来军事作战的核心，其要求是反应快速，决策正确、反馈及时。

因此、结合我军现有的军事基础设施，充分利用开源Hadoop技术发展的技术优势，构建一套完整的作战云体系架构，为我军制定未来作战云的作战思想、技术演练以及方案设计都有极深远的影响1概述1.1 作战云概念美空军将〃作战云〃概念定义为情报/侦察/监视、打击、机动、保障综合体，在灵活作战框架内实现当前、未来的海上、空中、空间和网络等能力的综合一体，数据共享和跨域协同，每个平台作为一个节点,可向云端提供信息或从云端下载所需信息它所具有的特征可以表述为以下几个特点：1）动态化、虚拟化资源池将地理分散的各作战平台、传感器、武器系统、各类数据等战场资源相互链接，构建一个网络化战场资源池具备分布网络化、虚拟化、动态自组织接入、按需访问等特征，可根据特定作战任务需求，进行动态资源分配2）云融合〃作战云〃的本质是融合，基于云技术实现战场资源整合管控，实现地域、空域、时间域分散的各有源、无源传感器协同探测，完成战场态势实时共享和决策支持，缩短战术决策时间，提升单元要素间的协同能力与整体杀伤效能3）分布式〃云杀伤链〃〃作战云〃打破了作战平台、传感器、武器系统之间的硬链接，网络安全论文以松耦合方式构建〃探测-跟踪-决策-打击-评估〃的完整〃云杀伤链〃，从而实现对超视距目标的先敌发现、先敌攻击、先敌摧毁。

1.2 基于作战云的大数据分析现代战争己步入到了大数据时代［3］未来战场中，具备大数据优势的一方，就占有了重要战略资源，才能在战场上百战不殆在现代信息化战场，其明显特征就是数据体量特别巨大但是大数据并不是数据量大，而是数据中蕴含着巨大的价值量，因此亟待运用新技术结合大数据和云计算，建立快速处理各种数据的作战云系统1.3 作战云系统对大数据要求从20世纪90年代，信息战成为了军事领域的主流，如何理解信息战，怎样打好信息战，怎样做好打信息战的准备，对每个国家在信息战略层面提出了巨大的挑战通过信息化作战的方式手段，用〃信息流〃去控制〃能量流〃、〃物质流〃，获取制信息权但是，在当前战场数据量日益巨大的前提下，构成作战云的数据主要有以下几个特点：1）数据量巨大，数据形式异构复杂；2）数据处理的难度增大；3）数据处理的实时性要求越来越高2Hadoop架构的作战云2.1 Hadoop架构概念Hadoop是由Apache基金会开发的一个分布式系统基础架构，用户即使在不了解分布式底层的情况下也可开发分布式程序［4］从原理概念上讲，它是一套开源、以Java为基础、可对PB级的大数据进行计算和存储的软件开放平台，能让数万计服务器组成一个稳定的、强大的集群，从实现角度上讲，Hadoop是要给实现了MapReduce模式的开源分布式编程框架。

2.2 Hadoop云构建的优点1）扩容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存储和处理千兆字节（PB）数据；2）容错能力强：而Hadoop架构可以有效的保证数据在多个节点上存在备份；3）成本低（Economical）：可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据；4）灵活性高：可以帮助指挥系统更快捷地进行新数据的访问、分析；5）高效率（Efficient）：可以在数据所在的节点上并行地（parallel）处理数据；6）可靠性（Reliable）：能自动地维护数据的多份复制、能自动地重新部署计算任务3基于Hadoop的作战云的构建原理作战云构建过程包括数据信息的获取收集、收据预处理、数据的分析挖掘和结果展示（指令的终结）1）数据收集：能接收来自海上、空中、空间和网络的情报/侦察/监视、打击、机动、保障等综合信息；2）数据预处理：进行数据清理（去除噪声、去除不一致的数据）、数据集成（多数据源的组合）和数据选择（定义数据过滤法则），用户通过定义过滤、正则匹配等；3）数据的分析挖掘：运用数据挖掘算法⑹对经过预处理的数据执行挖掘算法；。