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J-GLOBAL ID：201702279861700263   整理番号：17A0073330

大規模データ解析におけるMAPREDUCEに基づく空間重み作成手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on construction method of spatial weights based on MapReduce in analysis of big data

著者 (4件)： Zhao Menglong (Dept. of Information Technology,Guizhou Vocational Technology Institute) ,  Tang Zhengyi (School of Information Science & Engineering,Fujian University of Technology) ,  Wan Liang (School of Computer Science & Technology,Guizhou University) ,  Wei Li (School of Mathematics & Computer Science,Guizhou Normal University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 7  ページ： 2068-2070,2082  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 大規模データ空間解析は,CYBER-GISの重要な側面である。既存のネットワークインフラストラクチャー(大規模計算クラスタ)をどのように利用するかは,大規模データの並列分散型空間解析の問題である。本論文は,MAPREDUCEに基づく空間重みづけのための方法を提案した。この方法は,HADOOPフレームワークに基づいて資源を計算し,大規模空間データ集合から,空間的重みを効率的に作成した。大空間データはまず複数のブロックに分割され,次にマッピングはクラスタ中の異なるノードに分布し,データ中に空間オブジェクトの隣接オブジェクトを見つけ,最後に約簡器により異なるノードから関連結果を収集し,重みファイルを生成する.AMAZON社の弾性MAPREDUCEのHADOOPフレームワークを用いて、人工空間データから近隣の概念に基づく重み行列を作り、シミュレーションを行い、実験結果により、本方法の性能は従来の方法より優れ、大データの空間重みの問題を解決した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 重みづけ ,  *クラスタ ,  弾性
準シソーラス用語： 空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： spatial analysis of big data ,  MapReduce ,  spatial weights ,  contiguous neighbors ,  scalability

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  情報処理一般  (JE15010U) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模データ ,  解析 ,  MapReduce ,  手法 ,  研究