【摘 要】
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空间数据划分是空间大数据索引方法及其数据存储的重要组成部分。针对Hadoop云计算平台在空间数据划分及其存储方面的不足,提出了基于Hilbert空间填充曲线的海量空间矢量数据并行划分算法。在数据划分阶段,充分考虑空间数据相邻对象的空间位置关系、空间对象的自身大小以及相同编码块的空间对象个数等影响因素;通过"合并小编码块,分解大编码块"的划分原则,实现了云环境下海量空间矢量数据的并行划分算法。试验表
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院,国土资源部农用地质量与监控重点实验室,中科院遥感与数字地球研究所,国土资源部土地整治中心,
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空间数据划分是空间大数据索引方法及其数据存储的重要组成部分。针对Hadoop云计算平台在空间数据划分及其存储方面的不足,提出了基于Hilbert空间填充曲线的海量空间矢量数据并行划分算法。在数据划分阶段,充分考虑空间数据相邻对象的空间位置关系、空间对象的自身大小以及相同编码块的空间对象个数等影响因素;通过"合并小编码块,分解大编码块"的划分原则,实现了云环境下海量空间矢量数据的并行划分算法。试验表明,该算法不仅能够提高海量空间矢量数据的索引效率,同时也能够很好地解决空间矢量数据在Hadoop分布式文
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