并行处理技术在地理信息数据处理中的应用
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1673-6338.2016.06.015

  • 【摘要】

    随着地理信息存储量的飞速增长,传统的单进程、集中式的数据处理方式已不能满足基于网络的地理信息服务的效能要求.分析对比了OpenMP,MPI和MapReduce等主流并行编程模式,将关系型数据库与分布式空间数据管理系统相结合,提出了面向并行处理的地理信息存储模型和数据组织模型,将该模型与传统模型进行了对比分析,并基于MapReduce实现了地理空间数据并行处理框架,选取了矢量数据装载、影像数据装载以... 展开>>随着地理信息存储量的飞速增长,传统的单进程、集中式的数据处理方式已不能满足基于网络的地理信息服务的效能要求.分析对比了OpenMP,MPI和MapReduce等主流并行编程模式,将关系型数据库与分布式空间数据管理系统相结合,提出了面向并行处理的地理信息存储模型和数据组织模型,将该模型与传统模型进行了对比分析,并基于MapReduce实现了地理空间数据并行处理框架,选取了矢量数据装载、影像数据装载以及数据切片作为典型数据处理案例开展对比实验,该技术方案的处理效率均数倍于传统技术方案.实验表明,该模型能够很好地支持并行处理框架,可为分布式环境下数据处理中心构建提供一个有效解决方案. 收起<<

  • 【作者】

    徐道柱  金澄  焦洋洋 

  • 【作者单位】

    信息工程大学/地理信息工程国家重点实验室

  • 【刊期】

    测绘科学技术学报 ISTIC PKU 2016年6期

  • 【关键词】

    并行处理  MapReduce框架  主服务器集群  并行矢量数据模型  数据切片  parallel processing  MapReduce framework  master cluster  parallel vector data model  data slice 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金项目