【摘 要】
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随着位置传感器和移动互联网的普及,一些提供位置服务的应用（如滴滴和高德）追踪移动物体的运动轨迹更加容易。许多应用通过收集和分析轨迹数据为用户提供基于位置的服务。近年来,实时分布式并行处理框架（Flink、Storm和Spark Streamig）趋于成熟,用这些框架处理轨迹数据流能提供实效性更高的服务,如实时交通预测和实时伴行检测等。轨迹相似度查询是这些应用中的基础性操作,空间索引是提升查询速度的
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随着位置传感器和移动互联网的普及,一些提供位置服务的应用（如滴滴和高德）追踪移动物体的运动轨迹更加容易。许多应用通过收集和分析轨迹数据为用户提供基于位置的服务。近年来,实时分布式并行处理框架（Flink、Storm和Spark Streamig）趋于成熟,用这些框架处理轨迹数据流能提供实效性更高的服务,如实时交通预测和实时伴行检测等。轨迹相似度查询是这些应用中的基础性操作,空间索引是提升查询速度的重要手段。利用索引技术提供基于动态轨迹流的相似度实时查询服务能加快这些实时应用的响应速度。实时处理通常通过滑动时间窗口模型实现最新状态的计算,基于轨迹数据流提供服务的应用在处理数据时也使用这种窗口模型。时间窗口每滑动一次,窗口内的轨迹数据集需更新一次。在这种变化频繁的动态轨迹集中执行相似度查询,会面临以下三个问题.1)查询时使用的空间索引需要执行大量的更新操作,这会降低索引性能;2)在大规模数据流中实现相似度查询时,需要一个能在实时流处理框架中实现的分布式空间索引提供空间查询服务,且能保证负载均衡;3)动态轨迹集每次变化后,都要为查询轨迹更新查询结果,算力消耗大。为解决上述问题,本文设计出一个在轨迹流中用索引技术加速的轨迹相似度实时查询框架（TSQI,Trajectory Similarity Real-time Query Framework Accelerated by Index）。首先,TSQI设计一个更新高效的单点空间索引QBS-tree;其次,在QBS-tree的基础上,TSQI设计分布式空间索引GQ-QBS,它能实现计算节点之间的动态负载均衡;最后,TSQI利用GQ-QBS实现轨迹相似度的分布式查询,此外,TSQI使用裁剪技术、轨迹相似度增量计算技术和持续查询技术减少查询时的算力消耗。实验证明TSQI能提供性能更好的相似度查询服务。
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