本文選題：海量交通數(shù)據(jù) + HBase��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年02期

【摘要】：針對(duì)HBase無法直接建立時(shí)空索引所帶來的交通數(shù)據(jù)查詢性能問題,基于HBase行鍵設(shè)計(jì)了面向海量交通數(shù)據(jù)的HBase時(shí)空索引。首先利用Geohash降維方法將二維空間位置數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維編碼,再與時(shí)間維度進(jìn)行組合;然后根據(jù)組合順序的不同,提出了四種結(jié)構(gòu)模型,分別討論了模型的具體構(gòu)成以及交通數(shù)據(jù)查詢中的適應(yīng)面;最后提出了相應(yīng)的時(shí)空索引管理算法及基于Hbase時(shí)空索引的交通數(shù)據(jù)查詢方法。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出的HBase時(shí)空索引結(jié)構(gòu)能有效提升海量交通數(shù)據(jù)的區(qū)域查詢性能,并比較了四種時(shí)空索引結(jié)構(gòu)在不同數(shù)據(jù)規(guī)模、不同查詢半徑以及不同時(shí)間范圍的查詢性能,量化驗(yàn)證了不同索引結(jié)構(gòu)在交通數(shù)據(jù)查詢中的適應(yīng)場景。
[Abstract]:Aiming at the query performance of traffic data caused by HBase's inability to build spatio-temporal index directly, a HBase spatio-temporal index for mass traffic data is designed based on HBase row key. Firstly, the two-dimensional spatial position data is transformed into one dimensional coding by using Geohash dimensionality reduction method, and then combined with time dimension, then according to the different combination order, four kinds of structure models are proposed. Finally, the corresponding spatio-temporal index management algorithm and the traffic data query method based on Hbase spatio-temporal index are proposed. The experimental results show that the proposed HBase spatio-temporal index structure can effectively improve the regional query performance of massive traffic data, and compare the query performance of four spatiotemporal index structures in different data scale, different query radius and different time range. The adaptation scenarios of different index structures in traffic data query are quantitatively verified.
【作者單位】： 北方工業(yè)大學(xué)大規(guī)模流數(shù)據(jù)集成與分析技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(4131001,4142023)~~
【分類號(hào)】：U495;TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1874736