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1、基于MapReduce时空数据模型设计方法数据描述基于Hadoop的时空数据存储模型基于MapReduce模型的时空数据查询地理实体的时空数据描述元对象，元素，时空对象元对象元对象：是具有客观现实意义的最小实体单元，是依据一定规则对属性不一致的复杂地理实体进行划分。元对象多元组：MO={ID,S,R,T}ID为元对象的唯一标识符，S代表元对象的空间信息，R为属性信息集合，T为时间信息。其中的空间信息S是由点、线、面。3元素元素：是构成元对象的点、线、面元素。元素模型点元素P={Pid，X,Y,Z}线
2、元素L={Lid,Pid1,Pid2,Pid3,…,Pidn}面元素A={Aid,Lid1,Lid2,Lid3,…,Lidn}元对象与元素元对象的空间信息MO.S={{P}，{L}，{A}}元对象的时间信息MO.T={T}元对象的属性信息MO.R={R}时空对象时空对象：某一客观事物的综合信息进行存储、管理和应用的主体。又分为实体对象和语义对象。实体对象：是客观存在的对象。语义对象：根据需要定义非客观的对象。时空对象与元对象时空对象的模型：STO={STOid,MO1,…,MOi,….，Mon}元对
3、象时空对象时空对象的树形结构……基于Hadoop的时空数据存储模型1.时空对象的存储流程2.时空对象的读取流程时空数据存储模型工作流程时空数据存储模型工作流程地理信息服务集群GISCC：主要负责对地理信息服务请求进行接收，并根据请求完成应答工作。存储节点集群STDSNS：主要负责处理时空数据资源，时空对象集的存取工作。时空对象的存储流程1.首先由NameNode进行划分，2.STO由许多MO最小存储单元的方式存储在多个DataNote上，3.在NameNode节点端建立STO与构成它的MO及其存储节
4、点之间的映射关系。关系模型：STOid（MOi，ID，DataNodei）时空对象的读取流程1.读取时空对象时只需要提供时空对象的唯一标示符STOid2.通过Hadoop框架把STOid传给GISCC后，根据建立好的映射关系，直接从存储元对象的n个存储节点上获取组成该对象的元对象。时空对象读取的信息空间信息：点元素：线元素：面元素：时间信息：属性信息：基于MapReduce模型的时空数据查询1.基于MapReduce模型的时空数据查询并行框架2.基于MapReduce模型的时空数据查询过程基于Map
5、Reduce模型的时空数据查询并行框架基于MapReduce模型的时空数据查询过程由n个节点并行完成，查询初始候选集以时空对象为最小单元被划分为n个子集。初始选集：Oij代表子集Mi所包含的时空对象元素。基于MapReduce模型的时空数据查询并行框架并行化时空数据查询过程由两个阶段组成：过滤阶段和提纯阶段。过滤阶段：Map函数通过一Oij的时间信息为key，Oij为value，对候选集进行时间上的筛选，将所给定的时间范围内的所有对象加入到缓存中。提纯阶段：Reduce函数接受过滤后的候选集，按照查
6、询条件对候选集进行提纯，最终输出符合查询条件的结果集。基于MapReduce模型的时空数据查询过程范围查询：是查询某个连续时间间隔内，位置在给定范围内的时空对象。近似查询：是查找在连续时间间隔内，与一个指定对象的距离在一定范围内的所有时空对象。最近邻查询：查找在连续时间间隔内，与一个制定对象的距离在一定范围内的所有时空对象。基于MapReduce模型的时空数据查询过程范围查询数据描述：S为初始候选时空对象集，O为查询范围，连续时间间隔为[t1,t2]。查询过程：首先对候选集S进行遍历，时空对象e∈S
7、，如果时空对象的时间信息e.T与时间间隔[t1,t2]交集不为空，则将对象e加入到候选集S’中，然后遍历候选集S’，时空对象e’∈S’，如果e’在范围q内，将e’加入到结果集G中。基于MapReduce模型的时空数据查询过程近似查询数据描述：e为指定查询对象，O为初始候选时空对象集，Ɛ为距离范围，连续时间间隔为[t1,t2]。查询过程：首先对候选集O进行遍历，时空对象o∈O，如果时空对象的时间信息o.T与时间间隔[t1,t2]交集不为空，则将对象o加入到候选集O’中，然后遍历候选集S’，计算出O’中
8、的时空对象o’与查询对象e之间的距离dist（o’,e），如果距离在Ɛ内，就将对应的O’加入到结果集R中。基于MapReduce模型的时空数据查询过程最近邻查询数据描述：e为指定查询对象，O为初始候选时空对象集，连续时间间隔为[t1,t2]。查询过程：首先对候选集O进行遍历，时空对象o∈O，如果时空对象的时间信息o.T与时间间隔[t1,t2]交集不为空，则将对象o加入到候选集O’中，然后遍历候选集O’，计算候选集中每个时空对象o’与查询对象e之间的距离dist（o’,
