Map-Reduce模式下的位置服務(wù)數(shù)據(jù)索引設(shè)計與應(yīng)用.pdf

1、位置服務(wù)的廣泛應(yīng)用,已經(jīng)為科研提供了大量人類基礎(chǔ)軌跡數(shù)據(jù),一些位置服務(wù)系統(tǒng)每天產(chǎn)生的軌跡數(shù)據(jù)可以達到TB甚至PB,與此同時位置服務(wù)業(yè)務(wù)應(yīng)用的多樣性導(dǎo)致數(shù)據(jù)的格式不一致(例如GPS數(shù)據(jù)、手機數(shù)據(jù)等),所以在對位置服務(wù)數(shù)據(jù)進行多維度檢索時需要克服的困難還不只是數(shù)據(jù)量大、響應(yīng)時間快還有必須考慮業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的半結(jié)構(gòu)化。
　　本文對現(xiàn)有的位置服務(wù)數(shù)據(jù)和6種檢索方式提出了形式化定義。首先對位置服務(wù)數(shù)據(jù)提出了形式化的定義,并基于此選擇了點對點、點對

2、軌跡、軌跡對軌跡的空間測量標(biāo)準(zhǔn);然后提出六種檢索方式。
　　針對軌跡識別率低的問題提出了Map/Reduce模式下的MultiLayer的時間索引算法,同時從索引的結(jié)構(gòu)定義、存儲模式以及原子操作三方面說明了多維度索引機制下的分布式定義與操作,其中詳細(xì)闡述了特定的索引構(gòu)建和檢索操作。
　　結(jié)合Multi_Layer算法和HBase中的索引機制提出了一種Map/Reduce模式下的多維度檢索框架。通過實驗的比對,新建立的多維度索

3、引框架對TB/PB級位置服務(wù)數(shù)據(jù)的三個維度的(經(jīng)緯度范圍、時間段、車輛編號)檢索速度可以達到秒級響應(yīng)。
　　綜上所述,本文提出了MapReduce模式下位置服務(wù)數(shù)據(jù)多維度索引方法,以實現(xiàn)TB/PB級位置服務(wù)數(shù)據(jù)的實時查詢需求,包括:分布式索引的定義與操作;如何應(yīng)用該索引來實現(xiàn)位置服務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)查詢語句;以及應(yīng)用實例與對比實驗。但是在搭建基于Hadoop的檢索框架的過程中對時間維度和空間維度兩者索引結(jié)合的算法沒有進一步討論,在響應(yīng)時間