基于Hadoop的建筑信息检索平台架构的设计与实现

发布时间：2019-09-06 18:18

【摘要】：电子技术高速发展，电子产品越来越发达，价格越来越低廉。智能移动手机已经得到广泛使用，当前，智能手机与人们生活密切相关。热点应用有手机上网看新闻、移动社交、移动即时通信等。 基于位置服务(Location Based Services，LBS)的应用也受到移动用户的青睐。本文的研究基于以下平台：利用移动手机的GPS、摄像头等设备获取用户当前位置和建筑物的模型图等信息，使用相关技术来查找用户指定的建筑。 本文研究的主要目标为：选择合适平台存储建筑物信息，以有效方式组织和管理建筑物的信息，根据用户当前地理位置快速查找用户指定的建筑物。基于该目标，本文主要做了以下几方面的工作。 分析Hadoop分布式软件框架。Hadoop可以存储大容量数据，容易扩展。本文的海量建筑数据适合使用Hadoop存储。分析了Hadoop的分布式文件系统HDFS和分布式数据库HBase，介绍它们的存储机制、读写流程和优缺点。 使用区域划分的方法来存储和检索建筑。地理位置属于空间数据，很难对地理位置进行排序。本文使用树状目录结构来组织建筑的数据，并划分区域，缩小查找建筑的范围，提高检索效率。 使用负载均衡策略来提高服务器对用户访问的响应速度。建筑数量大，但是只有一部分建筑经常被用户访问，对于这种建筑需要采取特殊方式处理。本文的负载均衡策略基于文件的访问频繁度，对于经常访问的文件均衡地分布到服务器集群的各个节点。通过对访问进行负载均衡，平衡各个节点访问的负载压力，从而提高整个集群服务器对用户访问的响应速度。
【图文】：

图 2-3 写入文件DFS 之上面向列的分布式谷歌公司发展的用于管理用 Bigtable 存储数据，例ase 就是其中一个实现。类S 作为底层存储。持线性和模块化扩展的特样，RegionServer 也是部 20 个 RegionServer，它的是它通常是逐个节点扩展

HBase主体架构
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.3;TP333

【参考文献】

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本文编号：2532768