基于Hadoop平台的地理空间数据管理系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 地理信息系统的背景与意义 | 第15页 |
| 1.1.2 大数据时代数据爆发增长 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 地理空间数据管理系统现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 空间索引研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 论文工作内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 相关技术概述 | 第21-31页 |
| 2.1 大数据平台概述 | 第21-25页 |
| 2.1.1 Hadoop生态系统概述 | 第21-22页 |
| 2.1.2 HDFS概述 | 第22-23页 |
| 2.1.3 HBase与协处理器框架相关技术概述 | 第23-25页 |
| 2.2 地理空间数据概述 | 第25-28页 |
| 2.2.1 空间矢量数据概述 | 第25-27页 |
| 2.2.2 空间填充曲线与K-D树概述 | 第27-28页 |
| 2.3 GeoTools概述 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 自建索引研究与设计 | 第31-51页 |
| 3.1 索引概述 | 第31-35页 |
| 3.1.1 基于Geohash索引缺点及改进 | 第31-34页 |
| 3.1.2 自建索引架构研究与设计 | 第34-35页 |
| 3.2 矢量数据存储研究与设计 | 第35-40页 |
| 3.2.1 存储桶研究与设计 | 第35-37页 |
| 3.2.2 表模式设计 | 第37-40页 |
| 3.3 索引结构研究与设计 | 第40-43页 |
| 3.3.1 索引结构设计 | 第40-42页 |
| 3.3.2 索引桶(Bucket)分裂策略 | 第42-43页 |
| 3.4 访问引擎研究与设计 | 第43-46页 |
| 3.5 Geohash编码算法 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-51页 |
| 第四章 查询算法研究与系统实现 | 第51-71页 |
| 4.1 自建索引平台研究与模块设计 | 第51-53页 |
| 4.1.1 协处理器框架研究 | 第51-52页 |
| 4.1.2 模块设计 | 第52-53页 |
| 4.2 空间要素插入研究 | 第53-63页 |
| 4.2.1 非点类型要素插入与处理 | 第56-60页 |
| 4.2.2 索引快速重建 | 第60-61页 |
| 4.2.3 自建索引快速分裂 | 第61-63页 |
| 4.3 基于自建索引的常见查询实现 | 第63-69页 |
| 4.3.1 范围查询实现 | 第63-66页 |
| 4.3.2 kNN查询算法实现 | 第66-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第71-85页 |
| 5.1 实验环境说明 | 第71-72页 |
| 5.2 插入效率 | 第72-76页 |
| 5.2.1 点要素插入效率 | 第72-74页 |
| 5.2.2 非点要素插入效率 | 第74-76页 |
| 5.3 范围查询 | 第76-81页 |
| 5.3.1 按选择率查询效率 | 第76页 |
| 5.3.2 常用范围查询效率 | 第76-79页 |
| 5.3.3 真实数据查询效率 | 第79-81页 |
| 5.4 kNN查询 | 第81-82页 |
| 5.4.1 随机数据 | 第81-82页 |
| 5.4.2 真实数据 | 第82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-85页 |
| 第六章 总结展望 | 第85-87页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第85页 |
| 6.2 针对未来的工作 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 作者简介 | 第93-94页 |
