Sammanfattning av denna webbsida: Multiway Spatial Joint spelar en viktig roll i GIS (Geographic Information Systems) och deras tillämpningar. Med ökningen av rumsliga datavolymer, prestanda för multiway spatial gå har stött på en beräkning flaskhals i samband med stora data. Parallella eller distribuerade datorplattformar, såsom MapReduce och Spark, är lovande för att lösa den intensiva datorfrågan. Tidigare strategier har fokuserat på att utveckla enkeltrådade gå algoritmer som en optimering och partition strategi för parallella datorer. I detta dokument presenterar vi en effektiv multi-performance multiway spatial gå algoritm med Spark (MSJS) för att övervinna multiway spatial gå flaskhals. MSJS hanterar problemet genom kaskad pairwise gå. Med hjälp av kraften i Spark omvandlas den tidigare ineffektiva, pairwise, rumsliga föreningen till en högpresterande strategi. Experiment med hjälp av massiva verkliga datauppsättningar visar att MSJS överträffar befintliga parallella tillvägagångssätt för multiway-spatial anslutning som har beskrivits i litteraturen.
Likaså har en rutnät partition strategi också tillämpats i rumslig anslutning bearbetning REF.
An Effective High-Performance Multiway Spatial Join Algorithm with Spark
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}