【摘 要】
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随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院; 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室;
【基金项目】
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海洋公益性专项“海洋环境信息云计算与云服务体系框架应用研究(201105033);海洋预报综合信息系统(Mi FSIS)研究应用(201105017)
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随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树(Number-K Dimension Tree)数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化(数据量和数据空间范围变化)的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。
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