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J-GLOBAL ID：202102268807941671   整理番号：21A1038019

空間的Hadoopにおける四分木指数の包含【JST・京大機械翻訳】

Including the Quadtree index in SpatialHadoop

著者 (3件)： Garcia-Garcia Francisco (University of Almeria, Spain) ,  Corral Antonio (University of Almeria, Spain) ,  Iribarne Luis (University of Almeria, Spain)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： PCI 2020  ページ： 376-379  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 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】

シソーラス用語： クラスタ ,  応用プログラム ,  *四分木
準シソーラス用語： Rツリー ,  空間データ ,  クエリー ,  *Hadoop ,  MapReduce ,  索引構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 四分木 ,  空間的Hadoop ,  ビッグ空間データ ,  空間質問評価

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： Hadoop ,  指数