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摘要
提出一种分布式内存计算框架Spark下的矢量多边形求交算法,解决了大数据环境下并行矢量多边形求交计算过程中网络数据传输成本高、冗余计算量大的问题。该算法根据空间填充曲线构建空间网格分区,并利用多边形最小外包矩形(MBR)进行网格填充,以传输MBR代替传统算法中直接传输多边形几何体的过程,减少了算法的网络数据传输量。针对复杂多边形跨越多个网格分区的场景,提出一种跨区数据交点定位策略,从而消除跨区多边形的冗余计算。实验结果表明,本文方法能够显著提高并行矢量多边形求交算法的计算效率。
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提出一种分布式内存计算框架Spark下的矢量多边形求交算法,解决了大数据环境下并行矢量多边形求交计算过程中网络数据传输成本高、冗余计算量大的问题。该算法根据空间填充曲线构建空间网格分区,并利用多边形最小外包矩形(MBR)进行网格填充,以传输MBR代替传统算法中直接传输多边形几何体的过程,减少了算法的网络数据传输量。针对复杂多边形跨越多个网格分区的场景,提出一种跨区数据交点定位策略,从而消除跨区多边形的冗余计算。实验结果表明,本文方法能够显著提高并行矢量多边形求交算法的计算效率。
