云計算環(huán)境下海量GML空間數(shù)據(jù)存儲索引機(jī)制研究.pdf

1、GML作為一種地理信息編碼規(guī)范,不斷的被完善及廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)發(fā)布、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、移動GIS及基于位置服務(wù)(LBS)等領(lǐng)域,因此大量的GML空間數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn);另一方面,隨著地理信息領(lǐng)域求解問題的規(guī)?；?、復(fù)雜化,對計算平臺的存儲和計算能力提出了更高的要求。傳統(tǒng)的單機(jī)環(huán)境在管理、處理海量GML空間數(shù)據(jù)時遇到很大的瓶頸。近年來,在學(xué)術(shù)界興起的云計算技術(shù),為GML空間數(shù)據(jù)的高效管理和處理提供了一個新思路。如何在云計算環(huán)境

2、下高效存儲管理和應(yīng)用海量的GML空間數(shù)據(jù),已經(jīng)成為當(dāng)前的熱點問題。而對空間數(shù)據(jù)進(jìn)行合理組織,設(shè)計高效的空間索引,是空間查詢及空間分析等一切應(yīng)用的基礎(chǔ)。因此,本文對云計算環(huán)境下海量GML空間數(shù)據(jù)存儲索引機(jī)制進(jìn)行研究有重要的意義。
　　本文以現(xiàn)有GML存儲管理理論為基礎(chǔ),研究在云計算環(huán)境下GML空間數(shù)據(jù)的存儲和索引建立方面理論。借助開源云計算平臺Hadoop進(jìn)行實現(xiàn)和效率測試。主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面。
　　1)深入研究GM

3、L空間數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)特點并且與傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。深入研究云計算相關(guān)原理與技術(shù),為在云計算環(huán)境下存儲管理GML空間數(shù)據(jù)奠定理論基礎(chǔ)。
　　2)借用Hadoop開源云計算平臺,深入研究其HDFS(分布式文件系統(tǒng))、MapReduce并行編程框架及架構(gòu)在分布式文件系統(tǒng)上的列數(shù)據(jù)庫HBase,針對GML空間數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化的特點,提出了一種GML空間數(shù)據(jù)在HBase中的存儲的數(shù)據(jù)模型。為了驗證HBase數(shù)據(jù)庫分布式存儲的性能,本文在不同節(jié)

4、點數(shù)的集群環(huán)境下對數(shù)據(jù)寫入HBase速度進(jìn)行測試,實驗證明,隨著節(jié)點數(shù)的增多,數(shù)據(jù)寫入速度加快。并且與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫做了對比實驗,結(jié)果證明,在大數(shù)據(jù)量的情況下,HBase并行存儲GML空間數(shù)據(jù),比傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫有更大的性能優(yōu)勢。
　　3)研究探索云計算環(huán)境下的GML空間數(shù)據(jù)的并行空間索引:本文結(jié)合現(xiàn)有的空間數(shù)據(jù)劃分策略及并行空間索引算法,提出一種適合GML空間數(shù)據(jù)的劃分策略并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一種多層并行空間索引結(jié)構(gòu)。最后,進(jìn)行了簡單的