Map-Reduce模式下的位置服務(wù)數(shù)據(jù)索引設(shè)計(jì)與應(yīng)用.pdf

1、位置服務(wù)的廣泛應(yīng)用,已經(jīng)為科研提供了大量人類基礎(chǔ)軌跡數(shù)據(jù),一些位置服務(wù)系統(tǒng)每天產(chǎn)生的軌跡數(shù)據(jù)可以達(dá)到TB甚至PB,與此同時(shí)位置服務(wù)業(yè)務(wù)應(yīng)用的多樣性導(dǎo)致數(shù)據(jù)的格式不一致(例如GPS數(shù)據(jù)、手機(jī)數(shù)據(jù)等),所以在對(duì)位置服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度檢索時(shí)需要克服的困難還不只是數(shù)據(jù)量大、響應(yīng)時(shí)間快還有必須考慮業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的半結(jié)構(gòu)化。
　　本文對(duì)現(xiàn)有的位置服務(wù)數(shù)據(jù)和6種檢索方式提出了形式化定義。首先對(duì)位置服務(wù)數(shù)據(jù)提出了形式化的定義,并基于此選擇了點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、點(diǎn)對(duì)

2、軌跡、軌跡對(duì)軌跡的空間測(cè)量標(biāo)準(zhǔn);然后提出六種檢索方式。
　　針對(duì)軌跡識(shí)別率低的問題提出了Map/Reduce模式下的MultiLayer的時(shí)間索引算法,同時(shí)從索引的結(jié)構(gòu)定義、存儲(chǔ)模式以及原子操作三方面說明了多維度索引機(jī)制下的分布式定義與操作,其中詳細(xì)闡述了特定的索引構(gòu)建和檢索操作。
　　結(jié)合Multi_Layer算法和HBase中的索引機(jī)制提出了一種Map/Reduce模式下的多維度檢索框架。通過實(shí)驗(yàn)的比對(duì),新建立的多維度索

3、引框架對(duì)TB/PB級(jí)位置服務(wù)數(shù)據(jù)的三個(gè)維度的(經(jīng)緯度范圍、時(shí)間段、車輛編號(hào))檢索速度可以達(dá)到秒級(jí)響應(yīng)。
　　綜上所述,本文提出了MapReduce模式下位置服務(wù)數(shù)據(jù)多維度索引方法,以實(shí)現(xiàn)TB/PB級(jí)位置服務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢需求,包括:分布式索引的定義與操作;如何應(yīng)用該索引來實(shí)現(xiàn)位置服務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)查詢語句;以及應(yīng)用實(shí)例與對(duì)比實(shí)驗(yàn)。但是在搭建基于Hadoop的檢索框架的過程中對(duì)時(shí)間維度和空間維度兩者索引結(jié)合的算法沒有進(jìn)一步討論,在響應(yīng)時(shí)間