一种面向并行查询的森林资源小班数据划分粒度研究

为在并行环境下高效地利用并行计算资源,促进静态负载均衡,从而总体上提高森林资源小班数据在并行环境下查询的响应效率,通过分析数据划分粒度与查询效率的关系,建立了数据划分粒度与查询效率的关系模型。采用辽宁省森林资源小班数据,实验验证了该模型,并取得森林资源小班数据的最佳划分粒度。实验表明,在最佳划分粒度进行并行查询时,查询效率明显优于其它划分粒度。

并行环境下基于图着色理论的空间数据部署

在面向计算部署到数据节点端执行的分布式并行环境下,提出一种基于图着色理论的适用于矢量空间数据的部署方法,将空间数据粒度的部署问题转化为图顶点着色的过程,提高了任意空间区域的信息查询效率.给出基于图着色理论的数据部署方法,并通过节点的任务量进一步改进算法,使得该算法可实现海量空间数据粒度的离散化部署,提高了空间数据检索和查询的并行化程度,充分利用了并行计算资源.