基于Hadoop的空間科學大數(shù)據(jù)的區(qū)域檢索算法
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針對空間科學大數(shù)據(jù)的快速檢索需求，提出了分布式區(qū)域檢索算法。算法主要包括四維空間科學數(shù)據(jù)的索引方法和分布式四維空間科學數(shù)據(jù)的索引架構(gòu)兩部分。在KTS存儲結(jié)構(gòu)下，通過基于立方體的Block-Grid三維網(wǎng)格剖分方法建立兩級空間索引結(jié)構(gòu)，包括分布式節(jié)點間的全局索引和分布式節(jié)點內(nèi)的局部索引；在分布式系統(tǒng)架構(gòu)下，確定了索引在分布式主從節(jié)點的分布策略以及數(shù)據(jù)在分布式環(huán)境下的容錯機制。基于Hadoop基礎架構(gòu)設計了NSSC-Hadoop系統(tǒng)，通過多組試驗數(shù)據(jù)測試算法效率，并與直接基于Hadoop無索引遍歷數(shù)據(jù)方式相比較，數(shù)據(jù)檢索效率提高了將近50倍，隨著數(shù)據(jù)量的增大，算法優(yōu)勢會更加明顯。
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