本文關(guān)鍵詞：M-Quadtree索引:一種基于改進(jìn)四叉樹編碼方法的云存儲環(huán)境下空間索引方法

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【摘要】：為了解決基于"鍵-值"模型的云存儲環(huán)境僅支持簡單的關(guān)鍵字查詢,不支持多維空間查詢的問題,提出了一種新的分布式空間索引方法——M-Quadtree索引。在索引構(gòu)建過程中,設(shè)計了一種基于改進(jìn)四叉樹的空間數(shù)據(jù)劃分方法,該方法規(guī)定了葉節(jié)點區(qū)域的最小數(shù)據(jù)量,通過四叉樹葉節(jié)點的再合并,解決了劃分后各子區(qū)域間存儲量不平衡的問題,并且滿足了MapReduce并行化要求。給出了MapReduce框架下M-Quadtree索引的快速構(gòu)建、查詢與更新算法,并在搭建的Hadoop平臺進(jìn)行了關(guān)鍵參數(shù)對索引效率的影響以及不同規(guī)模數(shù)據(jù)下索引的創(chuàng)建、查詢和更新試驗。與現(xiàn)有分布式空間索引的對比試驗及分析結(jié)果表明,M-Quadtree索引在數(shù)據(jù)存儲量負(fù)載均衡、算法并行化和空間查詢效率等方面表現(xiàn)得更好。
【作者單位】： 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;浙江省地理信息中心;
【關(guān)鍵詞】： 云存儲 MapReduce 空間數(shù)據(jù)管理 空間索引 空間數(shù)據(jù)劃分
【分類號】：P209
【正文快照】： 地理信息科學(xué)在21世紀(jì)遇到了數(shù)據(jù)密集、計算密集、并發(fā)訪問密集和時空密集的挑戰(zhàn)[1]。近年來在IT領(lǐng)域飛速發(fā)展的云計算技術(shù)的超大規(guī)模、虛擬化、高性能、高可靠性等特點給大規(guī)模空間數(shù)據(jù)處理提供了機(jī)遇[2-6]。云存儲是在云計算環(huán)境下針對數(shù)據(jù)存儲發(fā)展出來的一個新概念,是指通

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