【摘 要】
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针对Spark引擎不支持多维空间查询的问题,提出基于R树的二级空间索引,即在每个Worker节点上创建R子树,并将这些子树作为孩子,在Master节点上创建R树。针对LRU算法内存替换粒
【机 构】
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西藏民族大学信息工程学院,中国人民大学信息学院
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金(61762082),西藏自治区自然科学基金(12KJZRYMY07)资助
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针对Spark引擎不支持多维空间查询的问题,提出基于R树的二级空间索引,即在每个Worker节点上创建R子树,并将这些子树作为孩子,在Master节点上创建R树。针对LRU算法内存替换粒度粗、结果不够精确的问题,提出基于数据使用权重的内存替换方法。该方法将每次实际使用数据量与其总量的比值作为替换权重,将热点场景数据以RDD形式持久化至内存中,提高了基于内存查询的效率。根据远粗近细的视觉原理提出细节层次查询,该方法将最能代表物体特征的点云数据先传输给客户端,或者仅把简化模型点数据传给客户端,以解决网络带宽不
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