检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北京100041
出 处:《计算机与数字工程》2017年第2期230-234,278,共6页Computer & Digital Engineering
基 金:北京市自然科学基金重点资助项目"面向大规模流式数据处理的数据空间理论与关键技术研究"(编号:4131001)资助
摘 要:随着智能交通的发展,交通数据呈现出指数性增长。为了提升时空区域查询性能,论文提出了一种基于HBase的交通数据区域查询方法 HRQ。该方法利用交通数据的三维时空特性,采用Geohash算法将交通数据的经纬度信息转为Geohash编码,然后与时间组合作为HBase行键,并设计了相应的查询算法。实验结果表明,与直接组合经纬度和时间作为行键的方法相比,在基于时间范围的区域查询上HRQ方法的性能要高30%以上,在基于区域范围的区域查询上HRQ的性能优势随着查询区域的增大而增加。With the development of intelligent traffic,traffic data has exponential growth.To improve the querys performance of spatial and temporal region,this article proposes HRQ region query methods of traffic data based on HBase.The method uses the Geohash algorithm to make traffic datas latitude and longitude information become a Geohash code,and combines time to form HBases keys.This article designs the corresponding query algorithms too.Experimental results show that,compared to the direct combination of latitude,longitude and time as HBases keys,the performance of HRQ method is30% higher in time-based region query,and HRQs performance advantage increases as query area increases in regions query based on regional.
关 键 词:HBASE Geohash算法 区域查询 海量交通数据 时空特性
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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