MAP-Vis:基于MAP模型的时空点状大数据可视化方案

作者：谢冲; 关雪峰^*; 周炜轩; 吴华意

来源：中国图象图形学报, 2019, 24(05): 816-826.

• 大数据
• 多维
• 层级聚合
• 分布式数据库
• 可视分析

目的对于大数据挖掘,可视分析是一种非常重要的研究手段,有助于快速、直观地理解分析大数据蕴含的价值信息。但因其海量、时空、高维等特征,大数据可视化存在内存消耗大、渲染延迟高、可视效果差等问题。针对上述问题,以海量时空点数据为例,采用预处理可视化方案,设计并实现了一套高可扩展的分布式可视分析框架。方法借鉴瓦片金字塔模型提出一种多维度聚合金字塔模型(MAP),将瓦片金字塔的2D空间层级聚合扩展到时间/空间/属性多维度,同时支持时间、空间、属性的多维层级聚合。进而以Spark集群作为并行预处理工具,以HBase分布式数据库持久化存储MAP模型数据,实现了一套开源的分布式可视化框架(MAP-Vis)。结果以纽约出租车数据集为例,本研究实验证明能够支持时间/空间/属性多尺度、多维度联动的交互式可视化,同时具有高可扩展的预处理能力和存储能力。结论在分布式处理能力支持下,系统能实现亚秒级的查询响应,达到良好的交互式可视化效果,证明MAP-Vis是一种有效的大数据交互式可视化方案。

• 单位
  武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室