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时间:2020-04-14
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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812015.07.10计算机应用,2015,35(7):1849—1853C0DENJYIIDUhttp://www.joca.cn文章编号:1001-9081(2015)07—1849-05doi:10.11772/j.issn.1001—9081.2015.07.1849基于HBase的海量地形数据存储李振举,李学军,谢剑薇,李雁南(1.装备学院信息装备系,北京101416;2.96275部队,河南洛阳471003)(通信作者电子邮箱belovings@163.tom)摘要:随着遥感技术的发展,遥感数据的
2、类型和量级发生了巨大变化,对于传统的存储方法产生了挑战。针对HBase中海量地形数据管理效率不高的问题,提出一种四又树一Hilbert相结合的索引设计方法。首先,对传统地形数据管理方式和基于HBase的数据存储国内外研究现状进行了综述;然后,在基于四叉树对全球数据进行组织的基础上,提出了四叉树和Hilbert编码相结合的设计思想;其次,设计了根据经纬度求地形数据的行列号和根据行列号计算Hilbert编码的算法;最后,对设计的索引的物理存储结构进行了设计。实验结果表明,利用设计的索引进行海量地形数据入库。数据入库速度与单机情况相比,提高了63.79%~78.45%;在地形数据的范围查询中,设
3、计的索引与传统的行序索引相比,查询时间降低了16.13%~39.68%。查询速度最低为14.71MB/s,可以满足地形数据显示的要求。关键词:HBase;地形数据;云存储;四叉树一Hilbert索引;三维地形显示中图分类号:TP391.1文献标志码:AMassiveterraindatastoragebasedonHBaseLIZhenju,LIXuejun,XIEJianwei,LIYannan(1.DepartmentofInformationEquipment,EquipmentAcademy,Beijing101416,China;2.96275叩s,LuoyangHenan471
4、003,China)Abstract:Withthedevelopmentofremotesensingtechnology,thedatatypeanddatavolumeofremotesensingdatahasincreaseddramaticallyinthepastdecadeswhichisachallengefortraditionalstoragemode.AcombinationofquadtreeandHilbeaspatiMindexwasproposedinthispapertosolvethethelowstorageefficiencyinHBasedatas
5、torage.Firstly,theresearchstatusoftraditionalterraindatastorageanddatastoragebasedonHBasewasreviewed.SecondlythedesignideaOilthecombinationofquadtreeandHilbeaspatialindexbasedonmanagingglobaldatawasproposed.Thirdlythealgorithmforcalculatingtherowandcolumnnumberbasedonthelongitudeandlatitudeofterra
6、indata,andthealgorithmforcalculatingthefinalHilbertcodewasdesigned.Finally,thephysicalstorageinfrastructurefortheindexwasdesigned.TheexperimentalresultsillustratethatthedataloadingspeedinHadoopclusterimproved63.79%一78.45%comparedtothesinglecomputer,thequerytimedecreasesby16.13%一39.68%comparedtothe
7、traditionalrowkeyindex,thequeryspeedisatleast14.71MB/swhichcanmeettherequirementsofterraindatavisualization.Keywords:HBase;terraindata;cloudstorage;quadtree·Hilbertindex;3-dimensionalterraindatavisualization储方式提出
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