基于Elasticsearch的地名和POI数据检索系统的设计与实现

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1、＿Ｉ硕士学位论文■：＾６Ｊｌ’麟■＾３ｇＳ＾｜基于Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ的地名和ＰＯＩ数据检索系Ｍ统的设计与实现作者姓名马鹏杰＿学校导师姓名、职称李龙海副教授企业导师姓名、职称李莉高工＿申请学位类别工程硕士学校代码10701学号1503121769分类号TP39密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于Elasticsearch的地名和POI数据检索系统的设计与实现作者姓名：马鹏杰领域：计算机技术学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：李龙海副教授

2、企业导师姓名、职称：李莉高工学院：计算机学院提交日期：2018年5月DesignandImplementationofGeographicNameandPOIDataRetrievalSystemBasedonElasticsearchAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerTechnologyByMaPengjieSupervisor:LiL

3、onghaiTitle:AssociateProfessorSupervisor:LiLiTitle:SeniorEngineerMay2018西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作

4、的同事对本研宄所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一学位论文若有不实之处，本人承担切法律责任。本人签名－给禮ｂ：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影；印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，结合学位论文研究成果完成的论文、发

5、明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在＿年解密后适用本授权书。岭杰本人签名：名导师签名：金名满日期：日期：ｗａｒｎ摘要摘要在大数据时代的背景下，人们对数据挖掘、数据分析和数据检索愈加重视。地名信息数据在移动互联网的助推下，具有特殊战略地位。从国家层面，地名信息是国家地理信息化建设的重要组成部分；从民生层面，随着移动互联网和全球定位系统持续升温，基于位置的服务技术在各行各业广泛应用。如今人们追求更加智能精准的、具有地理范围限制的结果。因此，如何有效结合传统搜索和

6、地名信息检索显得格外重要。地名信息存储的传统方式采用关系型数据库，该方式存在很多弊端，如不支持海量数据存储，表模式缺乏灵活扩展性，提供的检索方式单一，针对关键字只支持模糊查询，匹配效率低下，不支持空间位置检索等，无法满足人们对地名检索的需求。新兴的NoSQL数据库HBase，具有分布式、高性能、存储模式灵活、支持海量存储等优点，可以解决地名数据的存储问题，但是HBase提供的检索服务单一、只有主键索引，本身不提供二级索引，且没有提供对空间数据存储和管理的直接支持。针对上述问题，本文基于HBase和Ela

7、sticsearch等核心技术设计实现了基于Web的地名和POI数据检索系统。该系统实现了关键字搜索、兴趣点类型搜索、自我推荐、范围搜索、区域搜索和组合查询等功能，具有快速检索、查询多样化的优点。本论文的主要工作如下：（1）研究地名数据和POI数据的结构特点。针对其非结构化、内含空间位置属性等特点，以NoSQL数据库HBase作为存储层，设计了一种适合地名数据检索和处理的HBase表模式。（2）研究基于HBase的二级索引方案，通过对比其优缺点，提出本文的构想方案，利用全文搜索引擎Elasticsear

8、ch为HBase建立二级索引，实现数据与索引分离。借助Elasticsearch提供的强大检索服务，为用户提供高效的检索效率和多样化的查询服务。同时，利用HBase的协处理机制，实现数据与索引的同步。（3）研究基于Lucene的全文搜索引擎Elasticsearch，分析其整体框架、运行机制、原理以及应用。部署ES集群，编译安装辅助插件，对集群进行监控、调度以及调参优化。最后，在单机和集群上部署该服务系统，基于500万条全国地名和126万条