【摘 要】
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随着智能交通的发展,交通数据呈现出指数性增长。为了提升时空区域查询性能,论文提出了一种基于HBase的交通数据区域查询方法 HRQ。该方法利用交通数据的三维时空特性,采用Ge
【机 构】
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北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
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随着智能交通的发展,交通数据呈现出指数性增长。为了提升时空区域查询性能,论文提出了一种基于HBase的交通数据区域查询方法 HRQ。该方法利用交通数据的三维时空特性,采用Geohash算法将交通数据的经纬度信息转为Geohash编码,然后与时间组合作为HBase行键,并设计了相应的查询算法。实验结果表明,与直接组合经纬度和时间作为行键的方法相比,在基于时间范围的区域查询上HRQ方法的性能要高30%以上,在基于区域范围的区域查询上HRQ的性能优势随着查询区域的增大而增加。
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