抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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空間Hadoopは,空間データのためのネイティブサポートを有するフルフレッジドMapReduceフレームワークである。それは,分散クラスタにおける空間データを保存するために,2レベル(グローバルおよびローカル)インデックス構造を使用した。グローバルインデックスは計算ノードを通してデータを分割し,一方,ローカルインデックスは各コンピューティングノード内のデータを組織化する。空間Hadoopは,各物理的分割の内容に関する局所指標としてRツリーをサポートする。Quadtreeは,データ分布に関係なく,埋込み空間を規則的セルに分割する特性のため,空間データをインデックスするための最も使用される階層的アクセス方法の1つである。トップ-kクエリ,例えば,k最近傍(kNNQ)とk最密ペア(kCPQ)は,空間アプリケーションで使われる一般的な操作である。本論文では,Quadtreeを空間Hadoopにおける局所指数として含め,この空間指数を用いてkNNQとkCPQ MapReduceアルゴリズムの設計も提示した。実験は,空間Hadoopにおける分散kNNQとkCPQのRツリーと比較して,Quadtreeの効率とスケーラビリティを実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】