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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著信息和通信技術(shù)的快速發(fā)展,計(jì)算模式經(jīng)歷了從最初把任務(wù)集中交付給大型處理機(jī)模式,到后來(lái)發(fā)展為基于網(wǎng)絡(luò)的分布式任務(wù)處理模式,再到當(dāng)今按需處理的云計(jì)算模式。云計(jì)算作為一種革命性的計(jì)算模型在很多行業(yè)都成為重要的技術(shù)趨勢(shì)。將云計(jì)算應(yīng)用于空間地理信息領(lǐng)域所形成的空間云計(jì)算也逐漸成為空間地理信息行業(yè)的主流技術(shù)。近年來(lái),隨著基于位置的服務(wù)(LBS),地理空間數(shù)據(jù)量正在迅猛的增長(zhǎng),給傳統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)索引機(jī)制帶來(lái)了很大的沖擊,而這些傳統(tǒng)的索引方法往往是基
2、于內(nèi)存的或者需要優(yōu)化的磁盤訪問為先決條件。因此,如何實(shí)現(xiàn)高效的空間索引和査詢處理大規(guī)??臻g數(shù)據(jù)成為云計(jì)算環(huán)境應(yīng)用的新需求和挑戰(zhàn)。一種可擴(kuò)展的、分布式的空間數(shù)據(jù)查詢技術(shù)不失為進(jìn)行高效空間數(shù)據(jù)查詢和分析的最佳選擇。
本文設(shè)計(jì)了一種基于云環(huán)境的面向位置服務(wù)的反向網(wǎng)格索引以及基于反向網(wǎng)格索引的并行KNN(k-Nearest Neighbor algorithm)查詢算法。本文的主要工作有:
第一、對(duì)云計(jì)算的相關(guān)概念進(jìn)行了介紹
3、,如MapReduce并行計(jì)算模型,Hadoop軟件系統(tǒng),以及分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)文件系統(tǒng)等。然后介紹了Hadoop平臺(tái)下MapReduce任務(wù)執(zhí)行過(guò)程。
第二、簡(jiǎn)要介紹了當(dāng)前存在的幾種空間數(shù)據(jù)索引算法,如 R-樹的索引、反向網(wǎng)格的索引和Voronoi多邊形的索引,著重分析了每種方法的特點(diǎn)以及存在的問題,在此基礎(chǔ)上,分析了KNN空間查詢算法及其運(yùn)用在面向位置服務(wù)查詢領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。
第三、通過(guò)對(duì)反向索引的定義、組成和建立分析,
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