基于R-的分布式空間索引算法研究.pdf

1、空間信息技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于社會(huì)建設(shè)的各個(gè)方面，特別是隨著時(shí)間的推移，需要被系統(tǒng)保存的數(shù)據(jù)也越來越多。如何高效率地檢索、挖掘這些海量數(shù)據(jù)信息，讓其發(fā)揮更高的價(jià)值，一直是研究者持續(xù)關(guān)心的問題。分布式計(jì)算平臺(tái)Hadoop的出現(xiàn)，促進(jìn)了海量空間數(shù)據(jù)處理的發(fā)展，將基于Hadoop的查詢工具Hive和MapReduce相結(jié)合，可提高分布式計(jì)算的效率，但是，在具體實(shí)現(xiàn)過程中，如何克服由于空間數(shù)據(jù)的復(fù)雜性而造成的計(jì)算量的極速膨脹，是解決查詢和分布式計(jì)算

2、性能的關(guān)鍵。本文從空間數(shù)據(jù)索引入手、結(jié)合分布式開發(fā)模型MapReduce，搭建了基于MapReduce的新的分布式索引平臺(tái)，并通過對(duì)R*算法進(jìn)行改進(jìn)后的新的DSR*算法，提高了海量空間數(shù)據(jù)索引和信息處理的效率。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了分布式計(jì)算和空間索引的理論基礎(chǔ)，重點(diǎn)分析了R*算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及Hadoop在MapReduce框架下進(jìn)行分布式計(jì)算的實(shí)現(xiàn)原理。⑵分析了R*算法提高索引和查詢性能的途徑，并針對(duì)其不能直接應(yīng)用在