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文檔簡介
1、隨著GPS和北斗等定位技術的快速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等基于實時定位技術的應用不斷成熟，空間數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴式增長。面對互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)類型多，更新快，高并發(fā)訪問等特征，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式日益難以適應需求。因此，高效的存儲和管理空間大數(shù)據(jù)，成為當下亟待解決的問題。云存儲和分布式計算為上述問題的解決提供了一種新的途徑。
本文針對目前空間數(shù)據(jù)存儲管理方法的不足，利用分布式數(shù)據(jù)庫HBase存儲管理海量空間數(shù)據(jù)，研究了 HBas
2、e中空間數(shù)據(jù)的存儲模型以及并行處理的關鍵技術，主要做了以下工作：
(1)分析了云平臺下HDFS和HBase的架構和技術原理，以及MapReduce計算框架，為云計算環(huán)境下空間數(shù)據(jù)的管理奠定基礎。
(2) HBase以一維的行鍵進行查詢，而矢量線、面數(shù)據(jù)包含多個二維的坐標。如何將多個二維的坐標轉化一維字符串，就成了HBase存儲管理空間首要問題。本文基于GeoHash空間降維算法，探索適合云平臺下的空間數(shù)據(jù)索引方法。<
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