分布式并行计算下gml空间数据复制同步更新机制是研究

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1、摘要GML作为一项地理信息共享标准，当前在单机环境上的存储管理理论已日趋成熟，国内先后有相关方面的研究成果，但在分布式存储并行计算环境下的理论则尚未有显著成果。分布式并行计算概念在国内外已经趋之若鹜，前几年在学术界兴起的网格计算，当今热门的云计算，以及物联网、智慧城市等，都涉及到分布式存储和并行计算处理范畴。随着知识发现与技术进步，越来越多的数据需要用空间构成3D，甚至加上时间构成4D来呈现在人们面前，这些数据是相当海量的，单机情况下的存储已经不能适应大数据量的存储处理要求，而且涉及到空间数据格式问题，为此研究分布式存储海量数据、高性能并行计算处理GML数据就是必然的。本文以单

2、机环境GML相关存储管理理论为基础，研究分布式并行计算下GML空间数据同步复制和更新相关方面的理论，并以分布式开源数据库MongoDB为例进行实验和测试，主要包括以下4个方面：（1）分布式GML存储，提出分布式GML空间数据库内涵和3种设计方案，并以开源NoSQL数据库MongoDB为例，设计相关分布式存储方案和索引查询语言，提出云GML管理理论，并在实验中搭建分布式环境进行验证；（2）并行GML同步复制策略，对传统空间数据库和分布式空间数据库进行说明，阐述分布式数据库复制体系结构和原理，以ArcGIS10的GDB版本化同步复制为参考，提出分布式GML数据“要素分组”同步复制策

3、略，以此处理海量GML数据在分布式集群中分发数据处理的问题，并提出冲突及解决方案；（3）分布式GML数据更新机制，分布式数据更新会造成并发和一致性问题，从分布式事务管理出发，阐述一致性更新核心技术，对ArcGIS10的长事务处理和拓扑机制进行分析，以此探讨GML几何拓扑更新一致性问题，提出分布式“GML文档化更新模型”，丰富分布式GML空间数据更新理论；（4）MongoDBGML复制更新设计，根据提出的GML同步复制和更新策略，在MongoDB搭建的分布式并行计算环境中，试验分布式GML数据同步复制和更新效率，使用分布式测试工具JMeter来测试执行情况；最终通过在分布式并行计

4、算环境中，对GML空间数据存储管理做了底层研究，从而深入研究了其分布式数据复制和同步更新的效率机制，为GML在分布式并行计算领域开拓了一片天地。关键词：GML同步复制;GML更新;MongoDBGML;ArcGIS10;分布式GML-I-AbstractAsageographicinformationsharingstandard,GML’sstorageandmanagementtheoryinsingleserverhavebecomeincreasinglymatureatpresent.Therehavebeenrelateddomesticresearchachiev

5、ements,butindistributedstorageparallelcomputingenvironmenttheory,itstillhasnosiginificantresults.Thedistributedparallelcomputingconcepthasexertedathomeandabroad,beforeafewyearsinacademiccirclesriseofGridComputing,today'spopularCloudComputing,GlobalrelatednetworkandIntelligentCityandsoonarein

6、volvetodistributedstorageandparallelcomputingareas.Astheknowledgediscoveryandtechnicalprogress,moreandmoredataneedspatialtomake3Dschema,evenaddingtimedimentionalitytobeome4Dstopresentbeforecommoneyes.Thesedataisquitelargeandsingleservercannotadapttothelargeamountofdatastoragetreatmentrequire

7、ments,butalsorelatedtothespatialdataformat,soitisinevitabletoresearchdistributedstoragehugedataandhighperformanceparallelParallelcomputingprocessingGML.BasedontherelatedstoragemanagementenvironmentGMLinsingleserver,ThearticleresearchGMLspatialdatas