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文檔簡介
1、空間信息技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于社會建設(shè)的各個方面,特別是隨著時間的推移,需要被系統(tǒng)保存的數(shù)據(jù)也越來越多。如何高效率地檢索、挖掘這些海量數(shù)據(jù)信息,讓其發(fā)揮更高的價值,一直是研究者持續(xù)關(guān)心的問題。分布式計算平臺Hadoop的出現(xiàn),促進(jìn)了海量空間數(shù)據(jù)處理的發(fā)展,將基于Hadoop的查詢工具Hive和MapReduce相結(jié)合,可提高分布式計算的效率,但是,在具體實(shí)現(xiàn)過程中,如何克服由于空間數(shù)據(jù)的復(fù)雜性而造成的計算量的極速膨脹,是解決查詢和分布式計算
2、性能的關(guān)鍵。本文從空間數(shù)據(jù)索引入手、結(jié)合分布式開發(fā)模型MapReduce,搭建了基于MapReduce的新的分布式索引平臺,并通過對R*算法進(jìn)行改進(jìn)后的新的DSR*算法,提高了海量空間數(shù)據(jù)索引和信息處理的效率。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴研究了分布式計算和空間索引的理論基礎(chǔ),重點(diǎn)分析了R*算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及Hadoop在MapReduce框架下進(jìn)行分布式計算的實(shí)現(xiàn)原理。⑵分析了R*算法提高索引和查詢性能的途徑,并針對其不能直接應(yīng)用在
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