【摘 要】
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为了解决智能交通领域海量交通数据的邻近位置查询问题,提出了一种基于HBase Geohash索引的邻近车辆查询算法.该算法的核心思想是建立HBase空间索引模型,该模型以HBase列存储数据库作为海量交通数据的存储介质;利用二分法将二维交通数据的空间位置信息映射成一维Geohash编码,构建空间索引;在HBase中保存Geohash编码与交通数据的映射关系.基于该模型,邻近车辆查询时,将查询条件按
【机 构】
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北方工业大学云计算研究中心,北京,100041 山东科技大学信息科学与工程学院,山东青岛,2665
【出 处】
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第六届中国计算机学会服务计算学术会议
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为了解决智能交通领域海量交通数据的邻近位置查询问题,提出了一种基于HBase Geohash索引的邻近车辆查询算法.该算法的核心思想是建立HBase空间索引模型,该模型以HBase列存储数据库作为海量交通数据的存储介质;利用二分法将二维交通数据的空间位置信息映射成一维Geohash编码,构建空间索引;在HBase中保存Geohash编码与交通数据的映射关系.基于该模型,邻近车辆查询时,将查询条件按映射规则转换为Geohash编码,与HBase数据进行行键字母序匹配,快速得到查询结果.通过实验可知,与直接以经纬度为HBase行键的查询方法相比,在数据规模较大的情况下该算法具有较高的查询效率,并且能够保障大量交通流数据实时写入的性能,在海量交通数据邻近查询上具有一定的应用价值.
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