| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-33页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.2 研究目的意义 | 第18-19页 |
| 1.3 项目来源与经费支持 | 第19页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第19-29页 |
| 1.4.1 林业GIS研究 | 第19-21页 |
| 1.4.2 并行计算与分布式计算的发展 | 第21-24页 |
| 1.4.3 并行GIS与分布式GIS的研究和应用 | 第24-28页 |
| 1.4.4 存在问题与分析 | 第28-29页 |
| 1.5 研究目标和主要研究内容 | 第29-30页 |
| 1.5.1 研究目标 | 第29-30页 |
| 1.5.2 主要研究内容 | 第30页 |
| 1.6 研究技术路线 | 第30-31页 |
| 1.7 论文结构 | 第31-33页 |
| 第二章 分布式空间查询与空间分析系统架构研究 | 第33-54页 |
| 2.1 林地一张图数据内涵 | 第33-38页 |
| 2.1.1 内容 | 第34-35页 |
| 2.1.2 特征 | 第35-36页 |
| 2.1.3 需求分析 | 第36-37页 |
| 2.1.4 应用特点 | 第37-38页 |
| 2.2 全国林地“一张图”现有架构分析 | 第38-45页 |
| 2.2.1 系统架构 | 第39页 |
| 2.2.2 拓扑结构 | 第39-41页 |
| 2.2.3 负载均衡策略 | 第41-43页 |
| 2.2.4 空间查询流程 | 第43-44页 |
| 2.2.5 存在问题及分析 | 第44-45页 |
| 2.3 现有分布式GIS架构分析 | 第45-46页 |
| 2.3.1 分布式空间存储 | 第45-46页 |
| 2.3.2 分布式空间运算 | 第46页 |
| 2.4 全国林地“一张图”系统分布式系统架构设计 | 第46-52页 |
| 2.4.1 整体架构 | 第47-48页 |
| 2.4.2 关键技术 | 第48-49页 |
| 2.4.3 系统拓扑结构 | 第49-51页 |
| 2.4.4 系统总体运行逻辑 | 第51-52页 |
| 2.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 分布式空间数据存储模型研究 | 第54-82页 |
| 3.1 空间数据存储方式 | 第54-57页 |
| 3.1.1 空间数据库的概念和发展 | 第54-56页 |
| 3.1.2 空间索引 | 第56-57页 |
| 3.2 空间数据访问执行流程 | 第57-59页 |
| 3.2.1 关系数据库数据组织结构 | 第57页 |
| 3.2.2 属性条件查询的执行流程 | 第57-58页 |
| 3.2.3 空间条件查询的执行流程 | 第58页 |
| 3.2.4 影响空间查询效率的因素与分析 | 第58-59页 |
| 3.3 物理存储模型 | 第59-69页 |
| 3.3.1 分布式文件系统HDFS | 第59-61页 |
| 3.3.2 数据在HDFS中的存储方式 | 第61-63页 |
| 3.3.3 键值存储文件结构设计 | 第63-65页 |
| 3.3.4 数据库服务器集群设计 | 第65-69页 |
| 3.4 空间数据逻辑存储模型 | 第69-80页 |
| 3.4.1 存储结构设计 | 第69-71页 |
| 3.4.2 空间索引设计 | 第71-77页 |
| 3.4.3 属性索引设计 | 第77-78页 |
| 3.4.4 空间数据访问流程 | 第78-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 第四章 分布式空间查询与空间分析算法研究 | 第82-110页 |
| 4.1 传统空间分析算法 | 第82-84页 |
| 4.1.1 单机式系统空间分析流程 | 第82-83页 |
| 4.1.2 基于并行计算和分布式运算的空间分析流程 | 第83-84页 |
| 4.1.3 存在问题及分析 | 第84页 |
| 4.2 基于Hadoop的分布式算法 | 第84-91页 |
| 4.2.1 Map Reduce原理 | 第85-86页 |
| 4.2.2 分布式运算逻辑 | 第86-90页 |
| 4.2.3 存在问题及分析 | 第90-91页 |
| 4.3 分布式空间分析查询与空间分析算法设计 | 第91-99页 |
| 4.3.1 输入/输出格式设计 | 第92-93页 |
| 4.3.2 数据输入类设计 | 第93-96页 |
| 4.3.3 数据输出类设计 | 第96-97页 |
| 4.3.4 Mapper类设计 | 第97页 |
| 4.3.5 Combiner类设计 | 第97-98页 |
| 4.3.6 Reducer类设计 | 第98页 |
| 4.3.7 分布式空间分析算法总体流程 | 第98-99页 |
| 4.4 典型空间分析的分布式算法设计 | 第99-109页 |
| 4.4.1 空间统计 | 第99-102页 |
| 4.4.2 空间要素合并与缓冲区分析 | 第102-104页 |
| 4.4.3 空间要素分类 | 第104页 |
| 4.4.4 空间要素可视化 | 第104-106页 |
| 4.4.5 空间要素叠加分析 | 第106-108页 |
| 4.4.6 复合空间分析类型 | 第108-109页 |
| 4.5 本章小结 | 第109-110页 |
| 第五章 空间查询与分析的任务分配与调度研究 | 第110-125页 |
| 5.1 传统GIS系统的并发任务处理机制 | 第110-112页 |
| 5.1.1 CPU调度 | 第110-111页 |
| 5.1.2 内存调度 | 第111页 |
| 5.1.3 磁盘调度 | 第111页 |
| 5.1.4 存在问题及分析 | 第111-112页 |
| 5.2 Hadoop的任务调度机制 | 第112-115页 |
| 5.2.1 调度算法 | 第112-114页 |
| 5.2.2 掉队者判定和推测执行机制 | 第114-115页 |
| 5.3 空间查询与空间分析任务的动态调度算法设计 | 第115-123页 |
| 5.3.1 节点的计算能力 | 第116页 |
| 5.3.2 节点负载能力的动态调整 | 第116-118页 |
| 5.3.3 用户作业资源配额 | 第118-119页 |
| 5.3.4 用户作业队列 | 第119-120页 |
| 5.3.5 最优任务选择 | 第120-121页 |
| 5.3.6 慢节点处理 | 第121-122页 |
| 5.3.7 总体流程 | 第122-123页 |
| 5.4 本章小结 | 第123-125页 |
| 第六章 技术实现与验证 | 第125-146页 |
| 6.1 测试环境介绍 | 第125-129页 |
| 6.1.1 实验数据 | 第125-126页 |
| 6.1.2 硬件配置与部署 | 第126-128页 |
| 6.1.3 软件配置 | 第128-129页 |
| 6.2 技术实现 | 第129-132页 |
| 6.2.1 分布式空间数据库服务实现 | 第129-131页 |
| 6.2.2 任务调度服务设计与实现 | 第131页 |
| 6.2.3 Web应用程序设计与实现 | 第131-132页 |
| 6.2.4 测试程序设计与实现 | 第132页 |
| 6.3 验证与分析 | 第132-144页 |
| 6.3.1 空间要素写入效率 | 第132-135页 |
| 6.3.2 空间条件查询效率 | 第135-137页 |
| 6.3.3 非空间条件查询效率 | 第137-139页 |
| 6.3.4 空间分析效率 | 第139-142页 |
| 6.3.5 并发空间运算任务调度 | 第142-144页 |
| 6.4 本章小结 | 第144-146页 |
| 第七章 总结与展望 | 第146-148页 |
| 7.1 本文总结 | 第146-147页 |
| 7.2 展望 | 第147-148页 |
| 参考文献 | 第148-155页 |
| 在读期间的学术研究 | 第155-156页 |
| 致谢 | 第156页 |