基于Map-Reduce框架云環(huán)境時空查詢技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、時空數(shù)據(jù)管理是時態(tài)數(shù)據(jù)管理和空間數(shù)據(jù)管理的統(tǒng)一體，包括時間與空間兩個要素，主要用于管理和儲存位置或形狀隨時間變化的空間對象。時空數(shù)據(jù)管理可以應用于環(huán)境變遷研究、行政區(qū)域管理、地籍管理等諸多領域中。與此同時，基于Map-Reduce的云計算以其廉價、容錯等優(yōu)良特性，成為商業(yè)中逐漸普及的計算模式。
　　在進行時空數(shù)據(jù)管理時，經(jīng)常用到Top-k、k最近鄰和skyline查詢問題。這些問題都是具有可分解性的。但在應用這些算法到Map-Re

2、duce框架時，中間結(jié)果不能被很好的過濾掉，影響了這些算法在云計算領域的應用范圍。針對這一問題，本文基于Map-Reduce框架提出了Map-Filter-Reduce計算框架。
　　首先，通過分析在Map-Reduce框架上處理Top-k、k最近鄰和skyline查詢等可分解時空查詢問題的特殊性，提出了Map-Filter-Reduce計算框架及其編程接口，并對其可擴展性和容錯性進行了分析。
　　其次，本文在Map-Fil

3、ter-Reduce框架的基礎上，提出了Lazy、 Eager、Hybrid和Prepositive的調(diào)度策略，并對這些調(diào)度策略進行了比較與分析。
　　再次，本文詳細介紹了如何利用Map-Reduce-Filter計算框架，選擇合適的過濾器來處理Top-k，k最近鄰和skyline時空數(shù)據(jù)查詢問題，并對算法的正確性進行了分析。
　　最后，本文以豐富的合成數(shù)據(jù)集評估了Map-Filter-Reduce框架，實驗結(jié)果顯示本文提出