大数据分析中基于MapReduce的空间权重创建方法研究

郭平

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大数据空间分析是Cyber-GIS的重要方面。如何利用现有的网络基础设施(比如大规模计算集群)对大数据进行并行分布式空间分析仍然是一大难题。为此,提出一种基于MapReduce的空间权重创建方法。该方法依托Hadoop框架组织计算资源,基于MapReduce模式从大规模空间数据集中高效创建出空间权重:大空间数据被分为多个数据块,将映射器分布给计算集群中的不同节点,以便在数据中寻找出空间对象的相邻对象,由约简器从不同节点处收集相关结果并生成权重文件。利用Amazon公司弹性MapReduce的Hadoop框架,从人工空间数据中创建基于邻近概念的权重矩阵进行仿真。实验结果表明,该方法的性能优于传统方法,解决了大数据的空间权重创建问题。

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来源
《重庆邮电大学学报：自然科学版》 |2016年第4期|533-538|共6页
作者
郭平;
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作者单位

广东交通职业技术学院信息管理中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
大数据空间分析; MapReduce; 空间权重; 附近邻居; 可扩展性;

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