基于云计算的GIS数据存储管理研究

发布时间：2017-06-14 17:18

  本文关键词：基于云计算的GIS数据存储管理研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：地理信息系统即GIS是当今社会的一个讨论热点,人们对地理信息的重视程度也与日俱增,而面对海量的地理信息数据,如何对它们进行妥善的存储和管理则成了如今的一个热门问题。与此同时,云计算技术的发展则给了这个问题一个较为合理的且认同度较高的解决方法。将GIS数据存储于云平台当中,不仅成本低廉,且安全性较高,与此同时,对于海量的GIS数据,利用云计算技术进行处理,其效率也比在单机平台上处理要高出许多。本文主要运用时下非常热门的云平台Hadoop来讨论对GIS数据的存储与管理,但由于GIS数据的特性,并不适合将其直接存储于Hadoop之中,因此本文主要讨论开源GIS数据的三种主要格式在Hadoop中的存储与管理。第一是影像数据,对于影像数据,我们采用Key-Value的图像数据存储模型,将影像数据存入HBase当中,并根据HBase的特点对其建立索引,提高管理效率；第二类数据是地理空间信息数据即兴趣点数据,由于其特点较为契合HBase数据库,因此我们只需采用分词工具对其进行处理,并建立空间索引既可；最后一类也是难点所在的瓦片数据,由于Hadoop不适合存储类似瓦片数据的小文件,因此我们利用SquenceFiles工具对瓦片数据进行打包,同时根据瓦片数据的地理位置,利用Hilbert算法对瓦片数据编码组织,从而提高瓦片数据的查询效率,最后根据瓦片数据的层级以及其编码存入HBase中,并建立索引。
【关键词】：GIS Hadoop 云计算 瓦片数据 Hilbert
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P208
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• abstract9-13
• 1. 绪论13-19
• 1.1. 研究背景与意义13-15
• 1.1.1. 研究背景13-14
• 1.1.2. 研究意义14-15
• 1.2. 国内外研究现状15-18
• 1.2.1. 云计算研究现状15-16
• 1.2.2. 开源GIS研究现状16-18
• 1.3. 研究内容与论文结构18-19
• 2. GIS数据介绍19-24
• 2.1 GIS数据类型分析19-22
• 2.1.1. 影像数据类型分析19
• 2.1.2. 瓦片数据分析19-20
• 2.1.3. 空间信息数据分析20
• 2.1.4. 关键技术及难点20-22
• 2.2. 云GIS总体平台架构22-24
• 3. 基于Hadoop的各类数据管理24-33
• 3.1. Hadoop介绍24-26
• 3.1.1. Hadoop2.024-25
• 3.1.2. HBase介绍25-26
• 3.2. Hadoop集群部署26-27
• 3.3. 海量影像数据的存储与发布27-29
• 3.3.1. 海量影像数据的云存储27-28
• 3.3.2. 影像数据的并行出入库管理28-29
• 3.4. 地理空间信息数据存储与检索29-30
• 3.5. 地图瓦片数据的存储与发布30-33
• 4. 瓦片数据的管理33-42
• 4.1. 瓦片数据的打包33-35
• 4.1.1. Hadoop与小文件33
• 4.1.2. 打包方法讨论33-35
• 4.2. 基于HBase的索引查询35-40
• 4.2.1. 主要问题35-36
• 4.2.2. 原理36-37
• 4.2.3. 架构37-39
• 4.2.4. 应用39-40
• 4.3. 瓦片数据的组织方法40-42
• 5. 基于Hilbert的瓦片数据组织方法42-47
• 5.1. Hilbert曲线介绍42-43
• 5.1.1. Hilbert曲线的产生42
• 5.1.2. Hilbert曲线的意义42-43
• 5.2. Hilbert曲线的生成43-44
• 5.3. Hilbert编码44-47
• 5.3.1. Hilbert编码的生成44-45
• 5.3.2. Hilbert编码与瓦片数据的结合45
• 5.3.3. Hilbert编码的实现45-47
• 6. 结论与展望47-50
• 6.1. 全文总结47
• 6.2. 创新及展望47-50
• 6.2.1. 创新47-48
• 6.2.2. 展望48-50
• 参考文献50-53

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