Abstract-This paper beskriver SpatialHadoop; en fullfjädrad MapReduce ram med inbyggt stöd för rumsliga data. SpatialHadoop är en omfattande förlängning till Hadoop som injicerar rumslig datamedvetenhet i varje Hadoop-lager, nämligen språk, lagring, MapReduce och operationslager. I språklagret lägger SpatialHadoop till ett enkelt och uttrycksfullt språk på hög nivå för rumsliga datatyper och operationer. I lagringslagret anpassar SpatialHadoop traditionella rumsliga indexstrukturer, Grid, R-tree och R+-tree, till att bilda ett rumsligt index på två nivåer. SpatialHadoop berikar MapReduce-lagret med två nya komponenter, SpatialFileSplitter och SpatialRecordReader, för effektiv och skalbar rumslig databehandling. I operationsskiktet är SpatialHadoop redan utrustad med ett dussin operationer, inklusive avståndsfråga, kNN och rumslig anslutning. Andra rumsliga operationer genomförs också enligt ett liknande tillvägagångssätt. Omfattande experiment på verklig systemprototyp och verkliga dataset visar att SpatialHadoop uppnår order av magnitud bättre prestanda än Hadoop för rumslig databehandling.
SpatialHadoop REF är en förlängning av Hadoop som stöder rumsliga datatyper och operationer.
SpatialHadoop: A MapReduce framework for spatial data
{'venue': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'journal': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}