本文關鍵詞：基于云GIS的地理國情統(tǒng)計分析方法研究　出處：《浙江大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 地理國情統(tǒng)計分析 多層服務體系 云GIS 分布式存儲 并行處理

【摘要】：地理國情統(tǒng)計分析是從海量地理國情普查數據中獲取深層地理國情信息的必要手段,我國正處于社會經濟結構升級的轉折期,也是國情快速、復雜變化的關鍵時期,全面而現勢的地理國情信息對科學決策的制定和科學管理的規(guī)劃至關重要。本研究針對當前地理國情統(tǒng)計分析應用割離、服務單一,且存在單機數據存儲與處理方式低效的局限性,結合網絡服務和高性能計算技術,旨在建立面向地理國情統(tǒng)計分析的靈活、高效處理方法,構建云GIS環(huán)境下彈性可擴的統(tǒng)計分析服務體系。本文主要研究內容和創(chuàng)新點包括以下幾個方面:(1)研制了地理國情統(tǒng)計分析多層次服務體系模型,通過多粒度服務的按需調用和隨需組裝,實現多種服務、資源的有效整合和彈性擴展,解決當前系統(tǒng)孤立、功能冗余、應用單一的問題,打破數據與信息壁壘,以高復用、高彈性、高可擴的服務支撐多樣化的統(tǒng)計分析業(yè)務。(2)針對海量、多源的地理國情普查數據,構建了基于HDFS和HBase的分布式存儲模式,實現普查大數據的云端管理和維護,解決了現有單機關系型數據庫存儲和管理瓶頸,為統(tǒng)計分析提供高效數據響應。(3)基于Hadoop云環(huán)境,設計了地理國情統(tǒng)計分析的并行化處理架構,利用MapReduce構建地理國情統(tǒng)計分析并行算法,解決普查數據的復雜空間分析與大規(guī)模要素空間統(tǒng)計的單機處理性能瓶頸,實現普查數據的高效處理與地理國情統(tǒng)計分析服務的準實時響應。(4)綜合運用多層次服務體系、分布式數據庫以及并行統(tǒng)計分析算法,搭建集多源海量地理國情普查數據統(tǒng)一管理、高效數據處理、統(tǒng)計、分析和業(yè)務于一體的地理國情統(tǒng)計分析服務平臺,并進行了客戶端應用實例驗證。實驗與實例效果證明,本文提出的方案能夠滿足地理國情普查數據的可擴存儲和大批量普查數據統(tǒng)計分析任務的靈活、高效執(zhí)行。
[Abstract]:Statistical analysis of geographical conditions is a necessary means to get the deep information of the geographical conditions from the census data in geographic conditions, our country is in the period of transition and upgrading of social economic structure, but also a critical period of rapid and complex changes in the situation, comprehensive and scientific management to develop and present the information of the geographical conditions of the scientific decision of planning is essential. Based on the current application of statistical analysis of geographical conditions, cut from a single service, and there are limitations of stand-alone data storage and processing inefficient, combined with network services and high performance computing technology, aims to establish a statistical analysis of the geographical conditions for flexible and efficient processing method, constructing the statistical elastic cloud environment GIS extendable analysis service system. In this paper, the main research contents and innovations include the following aspects: (1) developed a multi-level analysis service system model of geographical conditions, through multi granularity service on-demand call and on-demand assembly, effective integration and flexibility to achieve a variety of services, expansion of resources, solve the current system of isolation, functional redundancy, single application problems the data and information, to break the barriers to high, high elasticity, Gao Kekuo support services diversified statistical analysis business. (2) according to the census data massive, multi-source geographic conditions, constructed a distributed storage model of HDFS and HBase based on the realization of management and maintenance of the census data, solve the existing single relational database storage and management bottleneck, provide efficient number for statistical analysis according to the response. (3) Hadoop cloud based environment, parallel processing architecture analysis of geographical conditions statistical design, construction of geographic conditions, statistical analysis of parallel algorithm using MapReduce single bottleneck processing performance to solve complex spatial analysis and spatial statistics of large-scale census data, the quasi real time response and efficient processing of census geographic conditions, the statistical analysis of the data service the. (4) the comprehensive use of multi-level service system, distributed database, parallel algorithm of statistical analysis, statistical geographic conditions to build a set of multi-source geographic conditions survey data, unified management, data processing, statistics, analysis and business analysis in one of the service platform, and client application examples. Experiments and case studies show that the scheme proposed in this paper can satisfy the scalability and storage of census data and flexible and efficient implementation of mass census data analysis.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P208

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