云計(jì)算環(huán)境下大GML空間數(shù)據(jù)并行存取關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著對(duì)地觀測(cè)、移動(dòng)GIS、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的成熟以及GML使用領(lǐng)域不斷拓展，GML空間數(shù)據(jù)正在井噴式增長(zhǎng)，其數(shù)據(jù)量正在從GB級(jí)躍升至PB乃至EB級(jí)，大GML數(shù)據(jù)時(shí)代正在來(lái)臨。而傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算及I/O能力難以滿足大GML數(shù)據(jù)所需的高性能處理需求。近幾年流行的云計(jì)算技術(shù)擁有超大規(guī)模、高可擴(kuò)展性、高可靠性和通用性等特點(diǎn)；同時(shí)NoSQL在大數(shù)據(jù)背景下朝氣蓬勃，它是同時(shí)支持結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的一種非關(guān)系型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。因此，云計(jì)算

2、技術(shù)和NoSQL技術(shù)為半結(jié)構(gòu)化大GM空間數(shù)據(jù)的并行存取問(wèn)題賦予了全新的解決途徑。
　　本文利用開(kāi)源云計(jì)算平臺(tái)Hadoop以及分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase研究了大GML空間數(shù)據(jù)在分布式計(jì)算環(huán)境下并行存取的關(guān)鍵技術(shù)。主要借助Hadoop平臺(tái)及HBase等軟件對(duì)大GML空間數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與查詢(xún)做了以下幾點(diǎn)研究。
　　（1）分析現(xiàn)有空間數(shù)據(jù)劃分算法，結(jié)合傳統(tǒng)GML存儲(chǔ)管理思想和GML數(shù)據(jù)所擁有的特點(diǎn)，兼顧地理要素幾何以及拓?fù)潢P(guān)系等的完整性，研

3、究適合云計(jì)算平臺(tái)下大GML空間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)劃分算法策略。
　?。?）結(jié)合現(xiàn)有云計(jì)算技術(shù)及NoSQL技術(shù)，設(shè)計(jì)了適合在HBase中存儲(chǔ)GML空間數(shù)據(jù)的一種存儲(chǔ)模型；分析Hadoop的分布式文件系統(tǒng)架構(gòu)及其數(shù)據(jù)副本的放置策略，改進(jìn)HDFS默認(rèn)數(shù)據(jù)副本放置方法，并對(duì)分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)展使其能夠確保地理要素的幾何完整性。
　　（3）深入研究傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)索引機(jī)制，綜合并行空間索引算法和GML空間數(shù)據(jù)劃分算法，基于四叉樹(shù)和R樹(shù)索引機(jī)制設(shè)計(jì)