本文選題：GML + 云計(jì)算��； 參考：《江西理工大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：GML作為一種地理信息編碼規(guī)范，不斷的被完善及廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)發(fā)布、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、移動(dòng)GIS及基于位置服務(wù)（LBS）等領(lǐng)域，因此大量的GML空間數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)；另一方面，隨著地理信息領(lǐng)域求解問題的規(guī)�；�、復(fù)雜化，對(duì)計(jì)算平臺(tái)的存儲(chǔ)和計(jì)算能力提出了更高的要求。傳統(tǒng)的單機(jī)環(huán)境在管理、處理海量GML空間數(shù)據(jù)時(shí)遇到很大的瓶頸。近年來，在學(xué)術(shù)界興起的云計(jì)算技術(shù)，為GML空間數(shù)據(jù)的高效管理和處理提供了一個(gè)新思路。如何在云計(jì)算環(huán)境下高效存儲(chǔ)管理和應(yīng)用海量的GML空間數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為當(dāng)前的熱點(diǎn)問題。而對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行合理組織，設(shè)計(jì)高效的空間索引，是空間查詢及空間分析等一切應(yīng)用的基礎(chǔ)。因此，本文對(duì)云計(jì)算環(huán)境下海量GML空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)索引機(jī)制進(jìn)行研究有重要的意義。 本文以現(xiàn)有GML存儲(chǔ)管理理論為基礎(chǔ)，研究在云計(jì)算環(huán)境下GML空間數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和索引建立方面理論。借助開源云計(jì)算平臺(tái)Hadoop進(jìn)行實(shí)現(xiàn)和效率測(cè)試。主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面。 1）深入研究GML空間數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)特點(diǎn)并且與傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。深入研究云計(jì)算相關(guān)原理與技術(shù)，為在云計(jì)算環(huán)境下存儲(chǔ)管理GML空間數(shù)據(jù)奠定理論基礎(chǔ)。 2）借用Hadoop開源云計(jì)算平臺(tái)，深入研究其HDFS(分布式文件系統(tǒng))、MapReduce并行編程框架及架構(gòu)在分布式文件系統(tǒng)上的列數(shù)據(jù)庫(kù)HBase，針對(duì)GML空間數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)，提出了一種GML空間數(shù)據(jù)在HBase中的存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)模型。為了驗(yàn)證HBase數(shù)據(jù)庫(kù)分布式存儲(chǔ)的性能，本文在不同節(jié)點(diǎn)數(shù)的集群環(huán)境下對(duì)數(shù)據(jù)寫入HBase速度進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)證明，隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)的增多，數(shù)據(jù)寫入速度加快。并且與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)做了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明，，在大數(shù)據(jù)量的情況下，HBase并行存儲(chǔ)GML空間數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫(kù)有更大的性能優(yōu)勢(shì)。 3）研究探索云計(jì)算環(huán)境下的GML空間數(shù)據(jù)的并行空間索引：本文結(jié)合現(xiàn)有的空間數(shù)據(jù)劃分策略及并行空間索引算法，提出一種適合GML空間數(shù)據(jù)的劃分策略并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種多層并行空間索引結(jié)構(gòu)。最后，進(jìn)行了簡(jiǎn)單的空間范圍查詢實(shí)驗(yàn)，在不同查詢邊界和不同節(jié)點(diǎn)數(shù)的方案下測(cè)試索引的查詢效率。結(jié)果證明，本文提出的并行索引體系在空間查詢方面具有較好的性能。
[Abstract]:As a kind of geographic information coding standard , it has been perfected and widely used in data exchange , data integration , data distribution , data storage , data management , mobile GIS and location service ( LBS ) .
On the other hand , with the scale and complexity of solving the problem in the field of geographic information , the storage and computing power of the computing platform is more demanding . The traditional single - machine environment has a great bottleneck in the management and processing of the large amount of data . In recent years , the cloud computing technology in the academic circle has provided a new idea for the efficient management and processing of the spatial data .

In this paper , based on the existing storage management theory , the paper studies the theory of the storage and indexing of the spatial data based on the cloud computing environment . The realization and efficiency test are carried out with the help of the open source cloud computing platform Hadoop . The main research contents include the following aspects .

1 ) In - depth study of the spatial data model , data characteristics and comparison with the traditional spatial data .

In order to verify the distributed storage performance of HBase database , this paper presents a data model for data writing in HBase . In order to verify the distributed storage performance of HBase database , this paper presents a data model for data writing in HBase under cluster environment with different nodes .

3 ) Research and explore the parallel spatial index of spatial data in the cloud computing environment : combining with the existing spatial data partitioning strategy and the parallel space index algorithm , this paper proposes a multi - layer parallel spatial index structure . Finally , a simple spatial range query experiment is carried out , and the query efficiency of the index is tested under the schemes of different query boundaries and different nodes .
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP333;P208

【參考文獻(xiàn)】

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1 李建卓;;云計(jì)算及其發(fā)展綜述[J];寶雞文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年03期

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3 蘭小機(jī),張書亮,劉德兒,閭國(guó)年;GML空間數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)研究[J];測(cè)繪科學(xué);2005年05期

4 蘭小機(jī);張建峰;鄧華梅;;GML空間數(shù)據(jù)在Oracle中的存儲(chǔ)研究[J];測(cè)繪科學(xué);2009年02期

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6 趙園春;李成名;趙春宇;;基于R樹的分布式并行空間索引機(jī)制研究[J];地理與地理信息科學(xué);2007年06期

7 程瑩;張?jiān)朴?房秉毅;徐雷;;云計(jì)算時(shí)代的數(shù)據(jù)庫(kù)研究[J];電信技術(shù);2011年01期

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10 賈婷;魏祖寬;唐曙光;金在弘;;一種面向并行空間查詢的數(shù)據(jù)劃分方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年08期

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本文編號(hào)：2101221