文献类型：期刊文章

作　　者：雷德龙[1] 郭殿升[1,2] 陈崇成[1] 巫建伟[1] 吴小竹[1]

机构地区：[1]福州大学福建省空间信息工程研究中心,空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室,福州350002 [2]南卡罗来纳大学,美国南卡罗来纳州sc29208

出　　处：《地球信息科学学报》

基　　金：国家科技支撑计划项目(2013BAH28F02);福建省"百人工程"计划(033091);福建省科技计划项目(2010I0008);欧盟第七框架国际合作项目(247608)

年　　份：2014

卷　　号：16

期　　号：4

起止页码：507-516

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2013_2014、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来,海量空间数据存储与处理日益成为地理信息科学领域的研究热点。其中,矢量空间数据更因其较高的复杂性,成为该类研究的重点问题。本文基于文档数据库,探究了多用户数据存储、矢量空间数据存储、海量矢量空间数据并行处理等问题,给出了存储和处理矢量空间数据的方法。在三层式云存储架构基础上,设计并实现了矢量空间数据云存储与处理系统VectorDB,达到了海量矢量空间数据的高效存储与处理要求。系统采用文档数据库MongoDB存储矢量空间数据,使用OGR库实现不同格式矢量空间数据的转换与存储,并用Hadoop对数据库中的数据进行并行计算,以及用mongo-hadoop作为MongoDB与Hadoop之间的连接器。通过实验对比了VectorDB与PostGIS的矢量空间数据读写性能,并分析了VectorDB与MongoDB在海量数据并行处理性能方面的差异。结果表明:VectorDB具有更好的读取性能和海量数据处理性能,适合多用户不同格式、不同属性矢量空间数据存储,对海量矢量数据存储与处理问题具有参考价值。

关 键 词：矢量数据 NOSQL数据库 MONGODB 云存储  HADOOP 多用户

分 类 号：P208]