典型文献
基于分布式3D R-Tree索引的轨迹查询方法研究
文献摘要：
城市中的公共汽车和出租车每天都产生大量的GPS轨迹数据.如何查询和管理这些大规模轨迹数据是一个极具挑战的问题.本研究以大数据计算引擎Spark的RDD组件为基础,设计并实现了分布式的3D R-Tree,通过全局索引和局部索引加速轨迹查询.文章以一个13节点的Spark集群和3万辆出租车一周产生的2.97亿条GPS记录为基础,使用3个经典查询(轨迹点查询,区域查询,子串查询)和2种分区方式(空间网格,时空网格)对该方法进行了评估.实验结果显示:在时空网格分区条件下3个查询时延最短,轨迹点查询、子串查询和区域查询的时延分别为:2.33 s、3.33 s和6.88 s.
文献关键词：
轨迹数据查询;Spark;3D-Rtree;空间网格分区;时空网格分区
中图分类号：
作者姓名：
王丽明;熊文
作者机构：
云南师范大学信息学院,云南 昆明 650000
文献出处：
引用格式：
[1]王丽明;熊文-.基于分布式3D R-Tree索引的轨迹查询方法研究)[J].无线互联科技,2022(23):106-108
A类：
时空网格分区,轨迹数据查询,Rtree,空间网格分区
B类：
Tree,索引,轨迹查询,查询方法,公共汽车,出租车,天都,GPS,大数据计算,Spark,RDD,万辆,一周,亿条,子串,时延
AB值：
0.213205
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