【摘 要】
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kNN连接是空间数据库领域里一个基本而又重要的问题,被广泛地应用于多个其他领域.它对提高众多实际应用的性能有着重要意义.随着目前参加kNN连接的数据集的增大和要求的响应
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划·重点项目(2012.1~2014.12)“面向非常规突发事件主动感知与应急指挥的物联网技术与系统”(91124001);国家“八六三”高技术研究发展计划“智慧城市”重大专项之子课题(2013.1~2015.12)“面向城市动态运行管理的大规模数据智能检索技术”(2013AA01A603);中国科学院“感知中国”先导专项·重点课题(2012.1~2016.12)“面
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kNN连接是空间数据库领域里一个基本而又重要的问题,被广泛地应用于多个其他领域.它对提高众多实际应用的性能有着重要意义.随着目前参加kNN连接的数据集的增大和要求的响应时间的缩短(尤其在一些应急环境中),作者实际上对kNN连接的效率要求更高.然而,目前的方法大多基于单个进程或者单台机器,并不具有很好的伸缩性.为了解决这个问题,作者引入了map-reduce框架来运行kNN join并提出了两种新的方法:基于map-reduce的分布式网格概略化kNN join(DSGMP-J)和基于map-reduce的voronoi diagram下kNN join(VDMP-J).并把它们和最新的方法 H-BNLJ进行了实验对比.实验结果证明了作者提出的DSGMP-J和VDMP-J方法具有较优的伸缩性.
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