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地理与地理信息科学 2020年第2期36卷 8-15页

作者：周孙宇金宝轩赵康蒋元义昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650033 云南省国土资源厅云南昆明650034 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

多边形求交是GIS空间分析的基本操作之一,提高海量复杂多边形求交计算效率对大数据时代的空间分析具有重要意义。该文针对海量复杂多边形求交计算耗时长、数据与计算资源分配不均的问题,提出了基于时间预测模型的高性能并行求交方法:首... 详细信息

多边形求交是GIS空间分析的基本操作之一,提高海量复杂多边形求交计算效率对大数据时代的空间分析具有重要意义。该文针对海量复杂多边形求交计算耗时长、数据与计算资源分配不均的问题,提出了基于时间预测模型的高性能并行求交方法:首先通过多级包围盒进行二次检测,减少求交对象的一对多关系;然后通过包围盒检测洞、岛的方法减少不参与计算的多边形,优化复杂多边形求交处理流程;最后,通过建立非线性回归模型度量求交运算的计算耗时,并据此优化并行计算负载,有效提高了海量复杂多边形求交效率。

关键词： GIS 海量复杂多边形包围盒多级包围盒非线性回归模型

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基于NoSQL的分布式R*树索引构建与应用研究

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地理与地理信息科学 2021年第5期37卷 9-15,22页

作者：孙乐乐金宝轩云南师范大学地理学部云南昆明650500 云南省自然资源厅云南昆明650224

针对当前空间填充曲线(Space-Filling Curve,SFC)类NoSQL空间索引对复杂几何索引支持较差、字典序映射成本较高等问题,该文提出一种基于NoSQL的分布式R*树空间索引。基于NoSQL的分区存储模式,通过优化后的STR(Sort Tile Recursive)均衡... 详细信息

针对当前空间填充曲线(Space-Filling Curve,SFC)类NoSQL空间索引对复杂几何索引支持较差、字典序映射成本较高等问题,该文提出一种基于NoSQL的分布式R*树空间索引。基于NoSQL的分区存储模式,通过优化后的STR(Sort Tile Recursive)均衡策略配置分布式R*树,借助R*树路径实现索引、数据的编码存储,并提出批处理模式的索引并行构建方法;借助NoSQL的SSPT(Server-Side Scripts)计算框架构建查询、应用并行处理机制。选用土地利用、规划数据进行对比实验,结果表明:该索引的平均构建耗时为GeoMesa的30.0%,500万量级下耗时仅为GeoMesa的18.6%;执行MBR查询、多边形几何查询、最邻近查询的平均耗时分别为GeoMesa的26.5%、53.4%、52.3%;执行自然资源开发项目合规性审查应用的平均耗时分别为ArcGIS、GeoMesa的10.6%、72.7%。该索引在构建性能、空间查询性能以及应用性能方面均具有优越性,能为基于NoSQL的海量空间数据高性能存储、检索与应用提供一种优良解决方案。

关键词： NoSQL R*树空间索引内存式索引空间查询 STR

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云计算环境下海量矢量数据的高效存储与并行叠置分析

云计算环境下海量矢量数据的高效存储与并行叠置分析

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作者：蒋元义昆明理工大学

学位级别：硕士

随着越来越多大科学装置的建设和重大科学实验的开展,科学研究进入到一个前所未有的大数据时代,大数据时代产生的空间大数据集对海量矢量数据的高效存储与计算提出了诸多挑战。传统的解决方案是采用关系型数据库与Arc SDE协同管理的模式... 详细信息

随着越来越多大科学装置的建设和重大科学实验的开展,科学研究进入到一个前所未有的大数据时代,大数据时代产生的空间大数据集对海量矢量数据的高效存储与计算提出了诸多挑战。传统的解决方案是采用关系型数据库与Arc SDE协同管理的模式,该模式将数据存储在单台机器上,这在很大程度上限制了数据的存储能力和计算能力。云计算环境下提供的分布式存储与高性能并行计算技术是一种有效的解决方案。基于云计算的这种特性,论文从云计算环境下如何对海量矢量数据进行高效存储与高性能空间分析角度展开研究。重点研究了海量矢量数据在Hadoop云平台下的存储模型、索引构建、数据快速导入、快速查询以及高性能空间分析中的并行叠置分析技术。具体围绕以下几个方面展开:(1)首先,论文在阐述该项目的研究背景及立项依据的基础上,综述了相关领域的研究进展,即地理空间大数据的存储技术、地理空间分析算法并行化技术以及地理空间大数据的负载均衡技术,全面分析了当前国内外对地理空间大数据在云环境下的分布式存储与高性能并行计算技术的研究进展与应用。另外,论文对研究中的相关技术理论进行了详细概述,为论文后续的研究提供了基础理论与技术支持。(2)其次,基于Hadoop云平台下的分布式非关系型数据库HBase构建了海量矢量数据的组织与存储策略。利用Hilbert空间填充曲线优秀的空间聚集性,对空间范围内的格网进行Hilbert曲线填充;结合空间要素对象所在格网的Hilbert编码与图层编号,设计了满足分布式非关系型数据库HBase存储规则的Row Key值;根据矢量数据在HBase下的存储规则特征,确定了该规则下的矢量数据存储表、二级索引表结构以及基于Hilbert编码设计了一种并行区域查询算方法。另外还构建了一种基于Spark的矢量数据并行导入方法。(3)再次,研究了Hadoop云平台下高性能并行空间分析中负载均衡策略,并以叠置分析算法为例,提出了一种顾及数据计算复杂度的矢量空间数据划分方法。针对高性能并行空间分析中传统矢量空间数据划分方法的划分结果不能反映实际计算量,容易导致数据倾斜的问题,论文从矢量空间数据结构特征及空间分析算法特征角度思考,研究数据密集型和计算密集型空间分析算法的计算量复杂度模型,用以指导矢量空间数据的均衡划分;通过分析不同算法类型的原理与特征,筛选出影响算法计算效率的影响指数,构建矢量空间数据计算复杂度模型;基于该复杂度模型设计了一种高性能并行空间分析数据划分策略。(4)最后,基于Hadoop云平台设计并实现了一个海量矢量数据存储与计算原型系统,实现了海量矢量数据的分布式存储与并行叠置分析。并基于原型系统通过实验验证了本文提出的矢量数据并行导入、并行查询以及顾及计算复杂度的数据划分策略的合理性性及有效性。

关键词：云计算环境海量矢量数据分布式存储高性能空间分析负载均衡技术

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