Abstract-MapReduce är en viktig värdebaserad programmeringsmodell och en tillhörande implementation för behandling av stora datamängder. Det har antagits i olika scenarier och verkar lovande. När rumslig beräkning uttrycks okomplicerat av denna nyckelvärderingsbaserade modell uppstår dock svårigheter på grund av olämpliga egenskaper och prestandanedbrytning. I detta dokument presenterar vi metoder enligt följande: 1) en uppdelningsmetod för att balansera arbetsbelastning, 2) väntande filstruktur och redundant datapartition som behandlar relationen mellan rumsliga objekt, 3) en strip-baserad två-direction plan svep algoritm för beräkning accelererar. Baserat på dessa metoder, ANN (Alla närmaste grannar) fråga och astronomisk korscertifiering utvecklas. Resultatutvärderingen visar att MapReduce-baserade rumsliga applikationer överträffar den traditionella på DBMS.
I REF behandlades frågan om ALLA närmaste grannar (ANN) på MapReduce-ramen.
Accelerating Spatial Data Processing with MapReduce
{'venue': '2010 IEEE 16th International Conference on Parallel and Distributed Systems', 'journal': '2010 IEEE 16th International Conference on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}