Stora rumsliga data blir allmänt förekommande. Som ett resultat är det viktigt att tillhandahålla snabba, skalbara och högpresterande rumsliga frågor och analyser för många applikationer i platsbaserade tjänster (LBS). Traditionella rumsliga databaser och rumsliga analyssystem är diskbaserade och optimerade för IO-effektivitet. Men allt mer lagras och bearbetas data i minnet för att uppnå låg latens, och CPU-tid blir den nya flaskhalsen. Vi presenterar systemet Simba (Spatial In-Memory Big data Analytics) som erbjuder skalbar och effektiv rumslig frågebehandling inom minne och analys för stora rumsliga data. Simba är baserad på Spark och kör över ett kluster av råvarumaskiner. I synnerhet, Simba utökar Spark SQL-motorn för att stödja rika rumsliga frågor och analyser genom både SQL och DataFrame API. Det introducerar index över RDDs för att arbeta med stora rumsliga data och komplexa rumsliga operationer. Slutligen, Simba implementerar en effektiv frågeoptimer, som utnyttjar sina index och nya rumsliga-medvetna optimeringar, för att uppnå både låg latens och hög genomströmning. Omfattande experiment över stora datamängder visar Simbas överlägsna prestanda jämfört med andra rumsliga analyssystem.
Xie och Al. REF föreslog en rumslig in-minne stordataanalysmotor, Simba, för att stödja rumsliga frågor som kNN, distans gå med, och gå med.
Simba: Efficient In-Memory Spatial Analytics
{'venue': "SIGMOD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}