Prueba de Concepto de Correlacionador para VLBI basado en Spark
En este TFM se presenta el desarrollo de tipo prueba de concepto de un sistema basado en Apache Spark, a partir de un desarrollo en Hadoop, para procesado de datos astronomicos mediante la tecnica de correlacion para interferometra de base muy larga (VLBI). Esta tecnica, que consiste en la sincroniz...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Nacional de Educación a Distancia |
| Repositorio: | e-spacio. Repositorio Institucional de la UNED |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:e-spacio.uned.es:20.500.14468/14193 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14468/14193 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 1203.04 Inteligencia artificial astronomía interferometría de base muy Larga (VLBI) computación de alto rendimiento Apache Hadoop Apache Spark |
| Sumario: | En este TFM se presenta el desarrollo de tipo prueba de concepto de un sistema basado en Apache Spark, a partir de un desarrollo en Hadoop, para procesado de datos astronomicos mediante la tecnica de correlacion para interferometra de base muy larga (VLBI). Esta tecnica, que consiste en la sincronizacion y combinacion coherente de se~nales de una red de radiotelescopios apuntando a la misma fuente de radiacion, tiene aplicaciones en la toma de imagenes astronomicas y en geodesia. Los sistemas software de procesado para correlacion en VLBI utilizados en la actualidad estan dise~nados para ser ejecutados en clusteres dedicados, lo que ha dado lugar a desarrollos alternativos, entre los que se incluye un sistema basado en Apache Hadoop. Gracias a los avances en los ultimos a~nos en el ecosistema Hadoop, y en concreto en el framework de procesado paralelo Apache Spark, es posible incrementar el rendimiento de los sistemas mediante su adaptacion para correr en estos nuevos frameworks. En este TFM, ademas de describirse la planicacion e implementacion del sistema propuesto, se presentan las pruebas y resultados del despliegue preliminar del sistema en un servicio en la nube. |
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