杨静 河南大学软件学院

云计算环境下大GML空间数据并行存取关键问题研究

杨静 河南大学软件学院

随着互联网、物联网和我国对地观测等技术的不断成熟以及大GML应用领域的不断扩展，GML空间数据在不断地增长，大GML数据时代已经来临。但是传统的空间数据库计算难以满足大GML数据的所需要的高性能数据处理要求，而最近几年流行的云计算技术具有高扩展性、高可靠性等特点，可以较好的解决大GML空间数据并行存取问题。

云计算 大GML空间数据 并行存取

一、云计算关键技术

通常，将互联网或网络比作云，而云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式。云计算具有很强大的运算能力，能达到每秒10万亿次的运算，可以通过这种强大的模拟计算分析核爆炸，进行天气变化预测，市场发展趋势等其它的复杂模型。用户使用云计算，可通过笔记本、移动端等方式接入到数据中心，然后根据自己的需求建模并分析计算[1]。

云计算涉及到的相关技术比较多，目前主要有编程模型、存取技术以及虚拟化技术等。

（一）编程模型：MapReduce模型是目前较为常用的编程计算模型，最早是由Google公司的Je ff Dean等人提出用于大数据的操作以及对应数据建模处理分析。基于此，MapReduce模型在JeffDean等人的发展完善下，在Google公司里应用非常广泛。MapReduce模型可应用于分布式排序、反向索引构建、机器学习、机器分析以及文档的聚类分析等等。MapReduce是指通过一组输入的数据key/value对(键值对)产生另一组输出的键值对。……