| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究及发展现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 地理空间数据存储管理方式发展及现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 地理空间数据索引发展及现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 云计算的发展及现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标、内容和拟解决的问题 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 | 第15-16页 |
| 第二章 分布式计算平台Hadoop研究 | 第16-22页 |
| 2.1 Hadoop概述 | 第16-17页 |
| 2.2 HDFS分布式文件系统 | 第17-18页 |
| 2.3 MapReduce并行处理框架 | 第18-20页 |
| 2.3.1 MapReduce框架概述 | 第18-19页 |
| 2.3.2 MapReduce架构设计 | 第19-20页 |
| 2.4 基于Hadoop的地理空间数据存储框架总体设计 | 第20-22页 |
| 2.4.1 系统架构 | 第20页 |
| 2.4.2 系统总体设计架构图 | 第20-22页 |
| 第三章 Hadoop架构下地理空间数据存储 | 第22-36页 |
| 3.1 地理空间数据的数据特点和类型 | 第22-24页 |
| 3.1.1 地理空间数据特点 | 第22-23页 |
| 3.1.2 地理空间数据类型 | 第23-24页 |
| 3.2 海量空间数据应用场景下数据组织的需求 | 第24页 |
| 3.3 矢量地理数据模型 | 第24-25页 |
| 3.4 基于HDFS的地理空间数据分布式存储模式 | 第25-31页 |
| 3.4.1 非结构化空间数据格式 | 第26-28页 |
| 3.4.2 基于key/value的空间数据存储模式设计 | 第28-31页 |
| 3.5 地理数据转换设计 | 第31-33页 |
| 3.6 MapReduce并行框架下空间数据的操作 | 第33-36页 |
| 3.6.1 空间数据并行操作处理流程 | 第33-34页 |
| 3.6.2 空间数据并行操作设计 | 第34-36页 |
| 第四章 Hadoop架构下基于R+树的空间数据索引 | 第36-52页 |
| 4.1 Hadoop架构下索引的结构设计 | 第36-37页 |
| 4.2 空间数据划分 | 第37-43页 |
| 4.2.1 基于坐标聚类的空间数据划分 | 第38-40页 |
| 4.2.2 基于Hilbert空间填充曲线的空间数据划分 | 第40页 |
| 4.2.3 基于STR树的空间数据划分 | 第40-41页 |
| 4.2.4 确定划分规则 | 第41页 |
| 4.2.5 空间数据并行划分 | 第41-43页 |
| 4.3 局部索引构建及存储 | 第43-46页 |
| 4.3.1 局部索引的构建 | 第43-45页 |
| 4.3.2 局部索引的存储 | 第45-46页 |
| 4.4 Hadoop结构下索引节点的操作实现 | 第46-50页 |
| 4.4.1 MapReduce索引节点查询 | 第46-47页 |
| 4.4.2 MapReduce索引节点插入 | 第47-49页 |
| 4.4.3 MapReduce索引节点删除 | 第49-50页 |
| 4.5 全局索引构建 | 第50-52页 |
| 第五章 实验与性能分析 | 第52-64页 |
| 5.1 实验环境及数据准备 | 第52-53页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第52页 |
| 5.1.2 数据准备 | 第52-53页 |
| 5.2 Hadoop集群的搭建 | 第53-55页 |
| 5.3 实验结果及性能分析 | 第55-61页 |
| 5.3.1 空间数据存储性能对比 | 第56-57页 |
| 5.3.2 空间数据STR树索引构建性能对比 | 第57-59页 |
| 5.3.3 STR树索引下数据查询性能对比 | 第59-60页 |
| 5.3.4 并行处理下空间数据操作性能对比 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
