【摘 要】
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针对时空数据存储与查询问题,传统方法存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对MapReduce模型和Hadoop框架等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop的时空数据存
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西医科大学全科医学院
【基金项目】
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广西空间信息重点实验室基金(桂科能1103108-03);广西科学研究与技术开发计划项目(桂科能2011D39242,1140016-13)资助
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针对时空数据存储与查询问题,传统方法存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对MapReduce模型和Hadoop框架等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop的时空数据存储模型,并在此模型的基础上,设计了基于MapReduce的时空数据查询并行化框架。该框架通过对时空数据的并行操作,使其适用于海量时空数据的存储与管理。
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