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针对大规模路网路径搜索算法计算量大、耗时长、效率低等问题,采用MapReduce并行编程模型计算框架,利用网络中大量不同位置的计算机进行集群式海量数据计算,解决基于大规模路网分割成若干子图并行计算问题.本文基于MapReduce构建一个新的计算框架,建立了基于子图分割的并行搜索方法,实现超大规模真实交通路网中最短路径搜索.案例分析证明:该方法能够在可接受的计算时间内提供高质量的最短路径搜索服务.