云环境下轨迹数据查询处理技术的研究与实现

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文云环境下轨迹数据查询处理技术的研究与实现作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：王虹乔百友副教授东北大学信息科学与工程学院硕士学科类别：工学计算机软件与理论论文提交日期：2014年6月学位授予日期：评阅人：2014年7月韩东红副教授论文答辩日期：2014年6月答辩委员会主席：乔建忠教授陈廷伟教授东北大学2014年5月万方数据AThesisinComputerSoftwareandTheoryResearchandImplementationofTrajectoryDataQueryProcessingonCloudByWang

2、HongSupervisor：AssociateProfessorQiaoBaiyouNortheasternUniversityJune2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：互粗日期：弘J牛∥．心学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国

3、家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年函／学位论文作者签名：姐签字曰期：加慷占．／8翮签名：彳陨签字日期：矽，牛．6．／孑万方数据塞i§盘茎塑圭鲎焦迨塞摘垩云环境下轨迹数据查询处理技术的研究与实现摘要近年来，移动终端和基于位置服务技术的快速发展和广泛应用，使得轨迹数据无处不在，数据规模急剧增加，已成为当前一类重要的大数据。针对这些时空特性显著的大规模轨迹数据，如何对其进行高效索引、查询处理及深度挖掘

4、分析，受到学术界和工业界的广泛研究，并已成为该领域的一个重要研究课题。传统的轨迹数据查询处理技术由于其集中式的处理方式而导致扩展性较差，无法处理这种轨迹大数据，而Hadoop云计算平台由于其高效的并行处理架构己成为当前大数据处理的主流平台。为此本文基于Hadoop平台，针对大规模轨迹数据的查询处理问题进行深入研究，主要做了以下几方面的工作：首先，在深入分析了轨迹数据时空序列特性的基础上，提出了一种轨迹数据压缩算法，该算法运用空间向量思想，将平面数据压缩算法与轨迹数据特征相结合，能够大大降低轨迹数据的存储开销、减轻索引构建代价。在此基础之上，基于MV3R-tree时空

5、索引结构，提出了一种叶子结点分裂处理优化算法，该算法能够保证分裂后的叶子结点内的数据具有较高的相似度，同时降低叶子结点间数据对象的相似度，使索引结构更加紧凑，能有效提高查询处理效率。其次，基于Map—Reduce并行处理框架，设计并实现了两种轨迹数据查询处理算法，主要包括时空范围查询和时空点查询处理算法，在此基础之上提出了一种基于Dijkstra最短路径的路径推荐算法，该算法能够充分利用历史轨迹信息找到两点之间可达且距离短的推荐路径，为进一步扩展轨迹数据分析处理和应用提供了有益的尝试。最后，通过大量实验对本文所提出的轨迹数据压缩、索引优化、查询处理及路径推荐等算法的

6、性能和正确性进行了验证。结果表明，轨迹数据压缩算法能有效地降低索引创建和查询处理代价；优化后的索引结构具有更好的并行查询处理性能，其性能明显优于集中式索引：路径推荐算法在处理小范围查询时响应速度快捷、具有较好的可达性。关键词：云计算；Hadoop；轨迹索引；MV3R—tree；路径推荐万方数据盔i＆盘茎塑±鲎焦逾塞△鱼§照丛ResearchandImplementationofTrajectoryDataQueryProcessingonCloudAbstractInrecentyears，trajectorydatagoeseverywhere，withthede

7、velopmentandwideapplicationofthedeviceofmobile，andthelocation-basedservice．Inthesametime，alargeamountoftrajectorydatahasbeengenerated，andbecomemoreandmoreimportant．T．heacademicindustryhasbeenpayingmoreandmoreattentiontohowtoefficientlyindex，query，mineandanalyzetheselargescaleoftrajec