文献

J-GLOBAL ID：201902283481166829   整理番号：19A1586178

Apacheスパークにおける空間データ管理:地球スパークの展望とそれを越えて【JST・京大機械翻訳】

Spatial data management in apache spark: the GeoSpark perspective and beyond

著者 (3件)： Yu Jia (Arizona State University, Tempe, AZ, USA) ,  Zhang Zongsi (Arizona State University, Tempe, AZ, USA) ,  Sarwat Mohamed (Arizona State University, Tempe, AZ, USA)
資料名： Geoinformatica  (Geoinformatica)
巻： 23  号： 1  ページ： 37-78  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1060A  ISSN： 1384-6175  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,空間データタイプ,インデックス,および幾何学的操作をサポートするために,Apache SparkとSparkSQLのコアエンジンを拡張したGeoSparkの設計と開発の詳細を提示した。本論文ではまた,最先端の空間データ分割技術を支援するために,Apache Spkを拡張する技術的挑戦と機会の詳細な解析を与えた。すなわち,均一グリッド,Rツリー,Quad-Tree,およびKDB-Treeである。本論文ではまた,局所的空間指標,例えばR-木またはQuad-Treeを構築することにより,各Spkデータ分割において局所計算を高速化し,従って空間解析プログラムの全体的実行時間を低減できることを示した。さらに,本論文は,空間的範囲,空間的K最近傍(KNN),およびApache公園生態系における空間的結合質問のような実行するデファfac空間操作の性能を調査して,実験的に評価する包括的実験解析を紹介した。実際の空間データセットに関する広範な実験により,GeoSpkは既存のHadoopベースシステムよりも2桁速い実行時間性能を達成し,Sparkベースシステムよりも1桁速い性能を達成することを示した。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速化 ,  *地球 ,  生態系
準シソーラス用語： Hadoop ,  実行時間 ,  空間解析 ,  *空間データ ,  *Apacheモジュール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 空間データベース ,  分散コンピューティング ,  大規模地球空間データ

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： APACHE ,  スパーク ,  データ管理 ,  地球 ,  展望