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引入VoR-Tree空间索引,并基于传统MQM算法对kANN查询算法进行并行化改造,使得空间数据的存储和计算都迁徙到Hadoop集群上,并通过实验对该算法进行了性能测试和分析。结果表明,与单节点计算相比,基于VoR-Tree索引的并行kANN查询算法程序具有良好的性能和近似直线的加速比。
基于MapReduce的空间kANN查询
【摘 要】
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引入VoR-Tree空间索引,并基于传统MQM算法对kANN查询算法进行并行化改造,使得空间数据的存储和计算都迁徙到Hadoop集群上,并通过实验对该算法进行了性能测试和分析。结果表明,与单节点计算相比,基于VoR-Tree索引的并行kANN查询算法程序具有良好的性能和近似直线的加速比。
【机 构】
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江西理工大学建筑与测绘工程学院
【出 处】
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地理空间信息
【发表日期】
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2013年04期
【基金项目】
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江西理工大学研究生创新专项资金资助项目（YC11-11）.
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