云计算环境下GML空间数据查询与空间分析研究

云计算环境下GML空间数据查询与空间分析研究

论文摘要

由OGC制定的地理标记语言GML(Geography Markup Language)的提出,为GIS空间数据的建模、集成与共享提供了统一的标准与框架。借助GML空间数据,不同格式的GIS数据可以无损失地共享与集成。伴随着GIS技术的迅猛发展与GML规范的完善,需要解决的GIS问题的规模化与复杂化以及人们对空间信息需求的增多,GML空间信息量急剧增加,单机存储与组织管理已不能满足人们从海量的信息迅速找到所需信息的需要,如何高效地处理这些海量、半结构化的GML数据成为关注的问题。而目前被受关注的云计算技术为海量数据的组织与管理提供了一套有效、智能的解决方案。云计算具有超大规模、高可靠性、高扩展性、廉价、通用性和按需提供服务等优势。如何将云计算引入到处理海量GML数据上来是研究的初衷。借助Hadoop云计算开源平台和一并正在研究的GML分布式存储与并行索引的基础上,主要针对Hadoop环境下GML查询与空间分析进行了以下研究:(1) GML多层次并行R树索引的构建。在Hadoop环境下采用SAX技术对GML进行解析,解析出地理要素及其空间属性。采用基于Hilbert填充曲线的空间数据划分策略对GML空间数据进行划分,并在空间数据划分基础上构建GML多层次的并行R树索引机制。(2) Hadoop分布式计算环境下GML查询研究。先经过空间索引检索,过滤得到较小候选集,再进行子查询的分布式并行运算。(3) Hadoop分布式计算环境下GML空间分析的构建。为了保证GIS运算的负载均衡,设计了任务的分配与任务调度两层负载均衡模型(基于Hadoop本地计算的思想,前提是GML数据已大致均衡地储存在系统中)。(4) Hadoop分布式计算环境下的GML查询与空间分析性能的验证。通过分别与单机环境下的情形比较来验证。本文设计了Hadoop环境下GML查询与空间分析的体系结构,实现了部分功能。借助Hadoop云计算平台优势既推动GML技术应用的深入研究,促进了基于GML的异构空间数据共享技术的发展,又为组织和管理海量GML空间数据提供一种快速、廉价、可靠的方法。同时,将云计算引入到管理GML空间数据上来,对云计算本身也是一种推动。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 论文研究目的及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 云计算的研究现状
  • 1.2.2 GML 查询与空间分析的研究现状
  • 1.3 研究目标与内容
  • 1.3.1 研究目标
  • 1.3.2 研究内容
  • 1.4 技术路线
  • 1.5 论文总体结构
  • 1.6 本章小结
  • 第二章 基本理论技术分析
  • 2.1 云计算概述
  • 2.2 Hadoop 关键技术介绍
  • 2.2.1 HDFS
  • 2.2.2 MapReduce
  • 2.2.3 HBase 分布式数据库
  • 2.2.4 VMware 虚拟化技术
  • 2.3 GML 及相关技术
  • 2.3.1 GML 数据建模
  • 2.3.2 GML 存储
  • 2.3.3 GML 解析
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 Hadoop 环境下 GML 并行空间索引的构建
  • 3.1 R 树及其主要变体
  • 3.1.1 R 树索引
  • 3.1.2 R+树索引
  • *树索引'>3.1.3 R*树索引
  • 3.1.4 R 树的并行性特征
  • 3.2 单机环境下 GML 的一体化索引技术
  • 3.3 分布式计算环境下 GML 并行空间索引的建立
  • 3.3.1 基于 Hilbert 空间填充曲线的 GML 数据划分策略
  • 3.3.2 并行 R 树索引的构建
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 Hadoop 环境下 GML 并行查询的构建
  • 4.1 单机环境下 GML 查询机制
  • 4.1.1 XQEngine
  • 4.1.2 GML 查询解析器
  • 4.1.3 空间扩展
  • 4.1.4 GML 查询的分类
  • 4.1.5 GML 可视化
  • 4.2 分布式并行计算环境下 GML 并行查询
  • 4.3 本章小结
  • 第五章 Hadoop 环境下 GML 并行空间分析的构建
  • 5.1 单机环境下 GML 空间分析
  • 5.2 分布式并行计算环境下 GML 的空间分析
  • 5.2.1 GML 空间分析并行算法
  • 5.2.2 空间分析运算任务(作业)分配
  • 5.2.3 空间分析运算任务(作业)调度
  • 5.3 本章小结
  • 第六章 Hadoop 环境下 GML 查询与空间分析体系设计与系统实现
  • 6.1 Hadoop 环境下 GML 查询与空间分析设计
  • 6.1.1 系统设计流程
  • 6.1.2 需要用到的技术支撑
  • 6.1.3 系统功能结构设计
  • 6.2 Hadoop 环境下 GML 查询与空间分析系统的实现
  • 6.2.1 Hadoop 分布式平台的部署及软硬件环境设置
  • 6.2.2 Hadoop 环境下 GML 查询与空间分析的任务分配
  • 6.2.3 Hadoop 环境下 GML 查询与空间分析的任务调度
  • 6.3 单机与 Hadoop 环境下 GML 查询、空间分析性能比较
  • 6.3.1 GML 查询性能的比较
  • 6.3.2 GML 空间分析性能的比较
  • 6.4 本章小结
  • 第七章 总结与展望
  • 7.1 本文总结
  • 7.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历
  • 研究生期间发表论文
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  

    云计算环境下GML空间数据查询与空间分析研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢