云計算環(huán)境下大GML空間數(shù)據(jù)并行存取關鍵技術研究.pdf

1、隨著對地觀測、移動GIS、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術的成熟以及GML使用領域不斷拓展，GML空間數(shù)據(jù)正在井噴式增長，其數(shù)據(jù)量正在從GB級躍升至PB乃至EB級，大GML數(shù)據(jù)時代正在來臨。而傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫的計算及I/O能力難以滿足大GML數(shù)據(jù)所需的高性能處理需求。近幾年流行的云計算技術擁有超大規(guī)模、高可擴展性、高可靠性和通用性等特點；同時NoSQL在大數(shù)據(jù)背景下朝氣蓬勃，它是同時支持結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲的一種非關系型分布式數(shù)據(jù)庫。因此，云計算

2、技術和NoSQL技術為半結(jié)構(gòu)化大GM空間數(shù)據(jù)的并行存取問題賦予了全新的解決途徑。
　　本文利用開源云計算平臺Hadoop以及分布式數(shù)據(jù)庫HBase研究了大GML空間數(shù)據(jù)在分布式計算環(huán)境下并行存取的關鍵技術。主要借助Hadoop平臺及HBase等軟件對大GML空間數(shù)據(jù)的存儲與查詢做了以下幾點研究。
　?。?）分析現(xiàn)有空間數(shù)據(jù)劃分算法，結(jié)合傳統(tǒng)GML存儲管理思想和GML數(shù)據(jù)所擁有的特點，兼顧地理要素幾何以及拓撲關系等的完整性，研

3、究適合云計算平臺下大GML空間數(shù)據(jù)動態(tài)劃分算法策略。
　?。?）結(jié)合現(xiàn)有云計算技術及NoSQL技術，設計了適合在HBase中存儲GML空間數(shù)據(jù)的一種存儲模型；分析Hadoop的分布式文件系統(tǒng)架構(gòu)及其數(shù)據(jù)副本的放置策略，改進HDFS默認數(shù)據(jù)副本放置方法，并對分布式文件系統(tǒng)進行擴展使其能夠確保地理要素的幾何完整性。
　　（3）深入研究傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)索引機制，綜合并行空間索引算法和GML空間數(shù)據(jù)劃分算法，基于四叉樹和R樹索引機制設計