Denna demo presenterar SpatialHadoop som den första fullfjädrade MapReduce-ramen med inbyggt stöd för rumsliga data. SpatialHadoop är en omfattande förlängning till Hadoop som driver rumsliga data inne i Hadoops kärnfunktion. SpatialHadoop kör befintliga Hadoop-program som är, men ändå, det uppnår ordning (er) av magnitud bättre prestanda än Hadoop när det gäller rumsliga data. SpatialHadoop använder ett enkelt rumsligt högnivåspråk, en rumslig indexstruktur på två nivåer, grundläggande rumsliga komponenter som byggs inuti MapReduce-skiktet, och tre grundläggande rumsliga operationer: intervallfrågor, k-NN-frågor och rumslig anslutning. Andra rumsliga operationer kan användas på liknande sätt i SpatialHadoop. Vi demonstrerar en verklig systemprototyp av SpatialHadoop körs på en Amazon EC2 kluster mot två uppsättningar av verkliga rumsliga data som erhållits från Tiger Files och OpenStreetMap med storlekar 60GB respektive 300GB, respektive.
SpatialHadoop REF ) är en MapReduce ram som syftar till att stödja k-NN rumsliga frågor.
A Demonstration of SpatialHadoop: An Efficient MapReduce Framework for Spatial Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}