【摘 要】
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针对处理海量空间数据时，集中式环境在机器性能上无法满足超大计算量的性能要求问题，提出基于分布式平台Hadoop来替换集中式环境，突破机器性能瓶颈，并且利用QR-Tree为海量空间数
【基金项目】
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江苏省科技支撑计划(工业)基金项目(BE2012179);江苏省普通高校研究生科研创新计划基金项目(CXZZ12_0229)
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针对处理海量空间数据时，集中式环境在机器性能上无法满足超大计算量的性能要求问题，提出基于分布式平台Hadoop来替换集中式环境，突破机器性能瓶颈，并且利用QR-Tree为海量空间数据建立索引，同时参考MapReduce“分而治之”的思想，设计了基于MapReduce并行框架处理索引创建和查询的算法。通过在分布式环境下改造QR-Tree算法为HQR-Tree（Hadoop QR Tree）化整为零，将计算量分散到Hadoop各个计算节点中并行计算，以提高计算效率，减少响应时间。实验结果表明，HQR-Tree
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