时空大数据背景下并行数据处理分析挖掘的进展及趋势

• 作者: 关雪峰 曾宇媚
• 来源期刊: 地理科学进展
• 关键词: 时空大数据 高性能软硬件 并行空间分析 数据挖掘 进展及趋势
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 专栏:地理新青年
• 页码范围: 1314-1327
• 页数: 14页
• 字数: 18052字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网、物联网和云计算的高速发展,与时间、空间相关的数据呈现出“爆炸式”增长的趋势,时空大数据时代已经来临.时空大数据除具备大数据典型的“4V”特性外,还具备丰富的语义特征和时空动态关联特性,已经成为地理学者分析自然地理环境、感知人类社会活动规律的重要资源.然而在具体研究应用中,传统数据处理和分析方法已无法满足时空大数据高效存取、实时处理、智能挖掘的性能需求.因此,时空大数据与高性能计算/云计算融合是必然的发展趋势.在此背景下,本文首先从大数据的起源出发,回顾了大数据概念的发展历程,以及时空大数据的特有特征;然后分析了时空大数据研究应用产生的性能需求,总结了底层平台软硬件的发展现状;进而重点从时空大数据的存储管理、时空分析和领域挖掘3个角度对并行化现状进行了总结,阐述了其中存在的问题;最后指出了时空大数据研究发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关雪峰	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	9	35	2.0	5.0
2	曾宇媚	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	1	23	1.0	1.0