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基于NoSQL的海量空间数据云存储与服务方法
基于NoSQL的海量空间数据云存储与服务方法
作者:
吴小竹
巫建伟
林剑峰
连惠群
陈崇成
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
空间数据
云存储
NoSQL
地理知识云
数据聚合中心
摘要:
近年来,实现海量空间数据高效地存储管理和在线服务,成为地学信息科学领域日益关注的热点问题。本文根据矢量和栅格空间数据的不同特点,提出并实现了矢量栅格数据一体化的海量空间数据分布式云存储管理与访问服务方案,在海量矢量数据存储和处理中创新性引入分布式图数据库Neo4J和并行图计算框架。在三层式空间数据云存储架构基础上,给出NoSQL数据库技术的栅格和矢量数据云存储的实现策略与方法,并开展了通用数据访问接口的设计。采用分布式文件系统 HDFS 存储栅格数据,并使用列族数据库 HBase 对其建立分布式空间索引,及采用满足ACID约束的分布式图数据库Neo4J来存储矢量数据,并使用R树建立空间索引。在自主研发的地理知识云平台GeoKSCloud框架下,初步实现了核心组件-空间数据聚合中心(GeoDAC)软件,可为各类用户提供空间数据分布式存储管理和访问服务。通过搭建试验床,开展GeoDAC与开源GIS软件PostGIS在矢量数据读写访问性能方面的对比测试。结果表明,虽然GeoDAC没有获得写入性能的加速作用,但其具有PostGIS无法比拟的强大读取性能。GeoDAC将海量数据经过空间分割后分布在集群上,能够并行处理查询请求,极大地提高空间查询速度,具有广阔的应用前景。
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分布式存储
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面向海量空间数据的分级存储模型研究
空间数据
遥感遥测
分级存储
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数据关联
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期刊文献
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于NoSQL的海量空间数据云存储与服务方法
来源期刊
地球信息科学学报
学科
关键词
空间数据
云存储
NoSQL
地理知识云
数据聚合中心
年,卷(期)
2013,(2)
所属期刊栏目
地球信息科学理论与方法
研究方向
页码范围
166-174
页数
9页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1047.2013.00166
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈崇成
福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
116
1863
23.0
39.0
2
吴小竹
福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
7
150
5.0
7.0
3
巫建伟
福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
7
199
5.0
7.0
4
林剑峰
福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
1
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传播情况
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引文网络
引文网络
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参考文献
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参考文献(0)
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二级引证文献(0)
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2017(102)
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2019(95)
引证文献(5)
二级引证文献(90)
2020(60)
引证文献(3)
二级引证文献(57)
研究主题发展历程
节点文献
空间数据
云存储
NoSQL
地理知识云
数据聚合中心
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
地球信息科学学报
主办单位:
中国科学院地理科学与资源研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1560-8999
CN:
11-5809/P
开本:
大16开
出版地:
北京大屯路甲11号
邮发代号:
82-919
创刊时间:
1996
语种:
chi
出版文献量(篇)
3070
总下载数(次)
24
总被引数(次)
36225
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