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A spatiotemporal algebra in Hadoop for moving objects

Geo-Spatial Information Science 2018年第2期21卷 102-114页

作者： Mohamed S.Bakli Mahmoud A.Sakr Taysir Hassan A.Soliman Faculty of Computers and Information Assiut UniversityAssiutEgypt Faculty of Computer and Information Sciences Ain Shams UniversityCairoEgypt Universitélibre de Bruxelles BruxellesBelgium

spatiotemporal data represent the real-world objects that move in geographic space over *** enormous numbers of mobile sensors and location tracking devices continuously produce massive amounts of such *** leads to the need for scalable spatiotemporal data management *** systems shall be capable of representing spatiotemporal data in persistent storage and in *** shall also provide a range of query processing operators that may scale out in a cloud ***,very few researches have been conducted to meet this *** paper proposes a Hadoop extension with a spatiotemporal *** algebra consists of moving object types added as Hadoop native types,and operators on top of *** Hadoop file system has been extended to support parameter passing for files that contain spatiotemporal data,and for operators that can be unary or *** the types and operators are accessible for the MapReduce *** an extension allows users to write Hadoop programs that can perform spatiotemporal *** queries may call more than one operator for different jobs and keep these operators running in *** paper describes the design and implementation of this algebra,and evaluates it using a benchmark that is specific to moving object databases.

关键词： spatiotemporal algebra Hadoop MapReduce moving objects

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