Краткое содержание изобретения.
Технические вопросы, которые должны быть решены с помощью этого изобретения: для текущего интеллектуального шкафа для одежды хаотична последовательность хранения одежды, скорость реакции системы низкая, о шкаф на заказ ресурсах для размещения одежды, используется немного и сам шкаф, дефекты, такие как ограниченные возможности для клиента , в сочетании с облачными вычислениями и коммуникационными технологиями, своего рода информационный интерактивный шкаф для одежды, интеллектуальный шкаф для одежды, основанный на облачных вычислениях, пространство для хранения данных, которое проектирует и предлагает. Используйте изображение техники получения одежды пользователем, информация об одежде загружается в облачная платформа, разработанная Intelligent Matching, будет храниться в облачном хранилище.
Техническая схема, в которой настоящее изобретение решает указанную выше проблему, выглядит следующим образом: своего рода интеллектуальный шкаф для одежды, основанный на облачных вычислениях, он отличается тем, что содержит: интерфейс доступа пользователя, менеджер облачных служб, центр облачного хранения данных, контроль безопасности облака. центр и терминал сбора информации интеллектуального шкафа для одежды, терминал сбора информации интеллектуального шкафа для одежды собирает сообщение с данными об одежде в интеллектуальном шкафу для одежды, и оно пронумеровано для обработки; Модуль сетевого подключения обеспечивает и подключает интерфейс сети и платформы облачных сервисов; Интерфейс доступа пользователя обеспечивает обмен и передачу сообщений, сигнал о передаче и приеме; Менеджер облачной службы принимает сообщение данных об одежде управления распределенной файловой системой из интерфейса доступа пользователя получает нумерацию, центр хранения облачных данных — путем сопоставления аббревиатуры MapReduce (модель программирования прикладной программы облачной платформы Hadoop) — режим для параллельного хранения сообщения данных об одежде , передача хранилища данных включает этап сопоставления Map и аббревиатуру Reduce stage, на этапе Map входные данные, такие как вырезанные на большом или маленьком независимом входном фрагменте, Split, а часть параллельной обработки MapReduce распределяется по значению Map на XM ввода. фрагмент размещают и проводит; На этапе Reduce промежуточный результат, созданный Map, является входом для Reduce, Map stage и Reduce, синхронно синхронно между этапами.
При этом облачный центр хранения данных включает распределенную базу данных HBase и MapReduceAPI (интерфейс прикладного программирования), управляет распределенной базой данных HBase с помощью MapReduce и осуществляет вычисления в сообщении данных одежды, результат вычисления сохраняется в HBase, доступ к модулю запроса данных HBase, используйте параллельную вычислительную модель MapReduce для написания функции Map и функции Reduce для настройки производительности обработки данных, результат вычислений снова сохраняется в HBase, а модуль запроса данных может запрашивать данные до и после обработки.