分布式GIS的研究

项目服务投标文件方案(分布式存储平台建设方案)

分布式存储平台建设方案 1.分布式存储平台简介 Hadoop的目的是基于一种新的方法来存储和处理复杂的数据。通过把数据均衡分布 到集群上,通过复制副本以确保数据的可靠性和容错。存储和计算都分布到多个机器, 充分体现数据的本地性,现在的很多数据库也都支持数据分片技术， Hadoop可以运行在低配置的Pc Server服务器上面的分布式集群技术,通过把海量数据分布式存储后,通过分布式计算模型来进行海量数据分析。 优势明显： - 效率提高 - 弹性扩容 - 弹性计算 2.分布式存储的趋势 ?Data Scalability: 单台机器的容量不足以(经济的) 承载所有资料，所以需要分散。如：NoSQL ?Computing Scalability: 单台机器的运算能力不足以(经济的) 及时完成运算所以需要分散。 3.分布式存储平台搭建 分布式数据处理框架为用户提供容易使用的并行编程模式、处理海量数据的处理框架，用于对大规模数据集的并行处理。处理能力可以通过增加或减少机器达到动态调整。分布式数据处理框架采用先进的容错技术，确保处理任务的可靠性，即使在异常情况下，如机器宕机、断网的情况下，确保处理任务的实时性和准确性。

分布式数据处理框架是建立在分布式存储和分布式数据库的基础之上。 分布式数据处理框架具有如下特点： ●在高效率并行分布式软件的支撑下，可以实时完成数据处理和分析工作， 如数据处理、数据查询、和统计分析等。数据处理不会出现数据堆积现 象，各类分析和查询工作基本都在秒级完成，具有前所未有的高效性。 ●响应速度快速：采用分布式处理的方式，性能与节点数成正比，通过增 加节点的方式，可将性能提升，以达到满足需求的处理要求。 ●高可靠性：任何一个节点出现故障，系统将自动屏蔽，而且不会出现丢 失数据的现象。 ●可伸缩性：在不停机的情况下，增加节点，平台的处理能力自动增加； 减少节点，平台的处理能力自动缩减。这样，可以做到与资源池的无缝 对接，根据处理和存储任务动态地申请或释放资源，最大限度地提高资 源利用率。 ●高性价比：采用X86架构廉价处理机构建云处理平台，用软件容错替代 硬件容错，大大节省成本。在目标性能和可靠性条件下，可比传统的小 型机加商用数据库方案节省10倍左右的成本。 4.分布式存储平台同步 大数据基础平台的数据库服务包括传统的关系型数据库服务和分布式数据库。 分布式数据库系统使用计算机网络将物理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位(通常是集中式数据库系统)连接起来，共同组成一个统一的数据库系统，因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。 分布式数据库具有如下特点： 1、物理分布性：分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络联结起来的多个站点上。 2、逻辑整体性：分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中的，

分布式存储系统设计方案——备份容灾

分布式存储系统设计方案——备份容灾 在分布式存储系统中，系统可用性是最重要的指标之一，需要保证在机器发生故障时，系统可用性不受影响，为了做到这点，数据就需要保存多个副本，并且多个副本要分布在不同的机器上，只要多个副本的数据是一致的，在机器故障引起某些副本失效时，其它副本仍然能提供服务。本文主要介绍数据备份的方式，以及如何保证多个数据副本的一致性，在系统出现机器或网络故障时，如何保持系统的高可用性。 数据备份 数据备份是指存储数据的多个副本，备份方式可以分为热备和冷备，热备是指直接提供服务的备副本，或者在主副本失效时能立即提供服务的备副本，冷备是用于恢复数据的副本，一般通过Dump的方式生成。 数据热备按副本的分布方式可分为同构系统和异步系统。同构系统是把存储节点分成若干组，每组节点存储相同的数据，其中一个主节点，其他为备节点;异构系统是把数据划分成很多分片，每个分片的多个副本分布在不同的存储节点，存储节点之间是异构的，即每个节点存储的数据分片集合都不相同。在同构系统中，只有主节点提供写服务，备节点只提供读服务，每个主节点的备节点数可以不一样，这样在部署上会有更大的灵活性。在异构系统中，所有节点都是可以提供写服务的，并且在某个节点发生故障时，会有多个节点参与故障节点的数据恢复，但这种方式需要比较多的元数据来确定各个分片的主副本所在的节点，数据同步机制也会比较复杂。相比较而言，异构系统能提供更好的写性能，但实现比较复杂，而同构系统架构更简单，部署上也更灵活。鉴于互联网大部分业务场景具有写少读多的特性，我们选择了更易于实现的同构系统的设计。 系统数据备份的架构如下图所示，每个节点代表一台物理机器，所有节点按数据分布划分为多个组，每一组的主备节点存储相同的数据，只有主节点能提供写服务，主节点负责把数据变更同步到所有的备节点，所有节点都能提供读服务。主节点上会分布全量的数据，所以主节点的数量决定了系统能存储的数据量，在系统容量不足时，就需要扩容主节点数量。在系统的处理能力上，如果是写能力不足，只能通过扩容主节点数来解决;而在写能力不足时，则可以通过增加备节点来提升。每个主节点拥有的备节点数量可以不一样，这在各个节点的数据热度不一样时特别有用，可以通过给比较热的节点增加更多的备节点实现用更少的资源来提升系统的处理能力。

GIS数据库答案

X41614027 余云鹏 一、什么是空间数据库，具有什么特点？ 答：1、空间数据库是某一区域内关于一定地理要素特征的数据集合，是地理信息系统在计算机物理存储介质存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。 2、特点：（1）数据量特别大。地理信息系统是一个复杂的综合体，要用数据来描述各种地理要素，尤其是要素的空间位置和空间关系等，其数据量往往很大。 （2）不仅有地理要素的属性数据，还有大量的空间数据，即描述地理要素空间分布位置的数据，并且这两种数据之间具有不可分割的联系。 （3）数据应用广泛。例如地理研究、环境保护、土地利用和规划、资源开发、生态环境、市政管理、道路建设等。 二、矢量数据的管理方式有哪些，各有什么优缺点？ 答：1、文件─关系数据库混合管理。 优点：除通过OID连接之外，图形数据和属性数据几

乎是完全独立组织、管理与检索的。其中图形系统采用高级语言编程管理，可以直接操纵数据文件，因而图形用户界面与图形文件处理是一体的，两者中间没有逻辑裂缝。 缺点：（1）需要同时启动图形文件系统和关系数据库系统，甚至两个系统来回切换，使用起来不方便。 （2）属性数据和图形数据通过ID联系起来，使查询运算、模型操作运算速度慢。 （3）数据发布和共享困难。 （4）属性数据和图形数据分开储存，数据的安全性、一致性、完整性、并发控制以及数据损坏后的恢复方面缺少基本的功能。 （5）缺乏表示空间对象及其关系的能力。2、全关系数据库管理。 （1）对变长的几个数据进行关系范式分解，分解成定长记录的数据表进行存储。 （2）将图形数据的变长部分处理成Binary二进制Block块字段。 优点：图形数据与属性数据都采用现有的关系型数据库存储，使用关系数据库标准机制来进行空间数据与属性数据的连接。 缺点：（1）处理一个空间对象时，需要进行大量的连接操作，非常费时，并影响效率。

ONEStor分布式存储系统介绍

ONEStor分布式存储系统介绍 关于ONEStor分布式存储系统介绍，小编已在金信润天Get到了部分资料，整理出以下内容： 技术特点 H3C ONEStor存储系统采用分布式设计，可以运行在通用x86服务器上，在部署该软件时，会把所有服务器的本地硬盘组织成一个虚拟存储资源池，对上层应用提供块存储功能。H3C ONEStor分布式存储软件系统具有如下特点： 领先的分布式架构 H3C ONEStor存储软件的采用全分布式的架构：分布式管理集群，分布式哈希数据分布算法，分布式无状态客户端、分布式Cache等，这种架构为存储系统的可靠性、可用性、自动运维、高性能等方面提供了有力保证。其系统架构组成如下图所示： 上图中，ONEStor逻辑上可分为三部分：OSD、Monitor、Client。在实际部署中，这些逻辑组件可灵活部署，也就是说既可以部署在相同的物理服务器上，也可以根据性能和可靠性等方面的考虑，部署在不同的硬件设备上。下面对每一部分作一简要说明。 OSD：Object-based Storage Device

OSD由系统部分和守护进程（OSD deamon）两部分组成。OSD系统部分可看作安装了操作系统和文件系统的计算机，其硬件部分包括处理器、内存、硬盘以及网卡等。守护进程即运行在内存中的程序。在实际应用中，通常将每块硬盘（SSD或HDD）对应一个OSD，并将其视为OSD的硬盘部分，其余处理器、内存、网卡等在多个OSD之间进行复用。ONEStor存储集群中的用户都保存在这些OSD中。OSD deamon负责完成OSD的所有逻辑功能，包括与monitor 和其他OSD（事实上是其他OSD的deamon）通信以维护更新系统状态，与其他OSD共同完成数据的存储和维护，与client通信完成各种数据对象操作等等。 Monitor： Monitor是集群监控节点。Monitor持有cluster map信息。所谓Cluster Map，粗略的说就是关于集群本身的逻辑状态和存储策略的数据表示。 ONEStor Cluster Map包括Monitor map、osd map、pg map、crush map等，这些map构成了集群的元数据。总之，可以认为Monitor 持有存储集群的一些控制信息，并且这些map信息是轻量级的，只有在集群的物理设备（如主机、硬盘）和存储策略发生变化时map信息才发生改变。 Client： 这里的Client可以看出外部系统获取存储服务的网关设备。client通过与OSD或者Monitor 的交互获取cluster map，然后直接在本地进行计算，得出数据的存储位置后，便直接与对应的OSD通信，完成数据的各种操作。在此过程中，客户端可以不依赖于任何元数据服务器，不进行任何查表操作，便完成数据访问流程。这一点正是ONEStor分布式存储系统可以实现扩展性的重要保证。 客户的数据到达Client后，如何存储到OSD上，其过程大致如下图所示：

地理信息系统原理复习整理复习过程

地理信息系统是一种特定的、十分重要的空间型信息系统，是在计算机硬件、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、处理、存储、管理、分析(计算)、显示和描述的技术系统。(李建松, 2006) 地理信息系统处理的对象是多种类型的地理空间实体数据及其关系 地理信息系统的四个特征：1）GIS的外壳是计算机化的技术系统，它由若干相互关联的子系统构成；（2）地理信息系统操作的对象是空间数据；（3）地理信息系统的技术优势在于它的数据综合、模拟和空间分析评价能力；4）地理信息系统的成功应用强调组织体系和人的因素的作用。 地理信息系统主要由五个部分组成： 1）硬件系统；2）软件系统；3）地理空间数据库；4）空间分析模型；5）人员(系统管理人员、系统开发人员和数据处理及分析人员)。 理信息系统五大功能： 1、位置问题：解决在特定的位置有什么或是什么的问题。 2、条件问题：解决符合某些条件的地理实体在哪里的问题。 3、变化趋势问题：利用综合数据分析，识别已发生或正在发生的地理事件或现象，或某个地方发生的某个事件随时间变化的过程。 4、模式问题：分析已发生或正在发生事件的相关原因。 5、模拟问题：某个地区如果具备某种条件，会发生什么的问题。 元数据：关于数据的数据，提供关于空间数据、空间数据库等的内容、格式、质量指标、说明信息等引导使用的信息。 元数据的主要作用： 帮助数据生产者有效管理和维护空间数据，建立数据文档； 提供数据生产者对数据产品的说明信息，便于用户查询利用空间数据； 提供通过计算机网络查询数据的方法和途径，便于数据交换和传输； 帮助用户了解数据的质量信息，对数据的使用作出正确判断； 提供空间数据互操作的基础。 元数据的内容：对数据库的描述；对数据质量的描述；对数据处理信息的说明；对数据转换方法的说明；对数据库的更新、集成方法等的说明。 工作区：在GIS的数据组织中，通常将若干幅地图形成的区域当成一个工作单元，称之为工作区(workspace)。 空间数据互操作：空间数据互操作是在不同计算机系统、网络、操作系统和应用程序一起共同作用并共享空间数据的能力。 分布式地理信息系统：在计算机网络环境下，以分布式计算的理论技术和计算机网络技术为应用指导，用来设计地理信息系统中的时空数据采集、存储、管理、分析、表现等运算的理论计算模型 云计算：是基于互联网的超级计算模式——即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。在极大规模上可扩展的信息技术能力向外部客户作为服务来提供的一种计算方式。 空间数据基础设施(Spatial Data Infrastructures , SDI)是指为描述地球上地理要素或现象的分布及其属性的所有地理信息组合，以及对这些地理信息的获取、处理、存储、分发、使用、集成、融合以及互操作等目的，建立一个共享的空间信息框架的建设计划，包括所需的设备、技术、政策、标准、体系结构和人力资源等。 数字地球是一个多分辨率、多空间尺度的、虚拟表达的三维星球，具有海量的地理空间编码数据，可以使用无级放大率进行放大，在空间内的活动是不受限制的，而且在时间空间

分布式存储系统的要点

汉柏科技 分布式存储系统要点 王智民 汉柏科技有限公司

分布式存储系统 分布式存储系统，有块存储、对象存储、文件存储，有不同的开源项目如Ceph、GlusterFS、Sheepdog、Swift，还有不同的商业实现如Google、AWS、微软、金山、七牛、又拍、阿里云还有Qingcloud 首先对象存储和文件存储的区别是不大的，存储的都是一样的东西，只是抛弃了统一 的命名空间和目录树的结构，使得扩展起来桎梏少一些。 独立的互联网存储服务一般都是做对象存储的，因为块存储是给计算机用的，对象存 储是给浏览器等HTTP客户端用的。

分布式存储系统的三个问题 ?对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？ ?如何对分布式存储的不同实现进行分类？ ?分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？ 1.运行或在线系统需要高性能 2.离线或备份数据需要高容量，低价格 3.所有的数据都必须是可靠的，绝对不能丢 ?对于块存储，要求的访问时延是 10ms 级的，因为给虚拟机用的，传统硬盘也是 10ms 级的时延，请求尺寸都很小，但qps（iops）可能会很高，那么在这种情况下： ?异地多中心是不现实的，存储要和主机尽量接近，相应地可靠性必然会有所打折 ?强一致副本不会过多，强一致要求对时延有影响 ?对于对象存储，要求的访问时延是 100ms - 1s 级的，请求一般是中到大尺寸，低 qps 的，在这种情况下 ?可以用更多的分散副本数来换取更高的可靠性，但过多副本增加维持一致性的难度，需要折衷

分布式存储系统的三个问题 ?对于一套分布式存储的方案，怎样评估它是好还是不好？ ?如何对分布式存储的不同实现进行分类？ ?分布式存储中的“数据可靠性”是如何计算的？ 按照存储接口来划分 1.对象存储: 也就是通常意义的键值存储，其接口就是简单的GET、PUT、DEL和其他扩展，如七牛、又拍、Swift、S3 2.块存储: 这种接口通常以QEMU Driver或者Kernel Module的方式存在，这种接口 需要实现Linux的Block Device的接口或者QEMU提供的Block Driver接口，如Sheepdog，AWS的EBS，青云的云硬盘和阿里云的盘古系统，还有Ceph的RBD（RBD是Ceph面向块存储的接口） 3.文件存储: 通常意义是支持POSIX接口，它跟传统的文件系统如Ext4是一个类型的，但区别在于分布式存储提供了并行化的能力，如Ceph的CephFS(CephFS是Ceph面向文件存储的接口)，但是有时候又会把GFS，HDFS这种非POSIX接口的类文件存储接口归入此类。

3D-GIS地理信息系统解决方案

3D ＧIS 地理信息系统解决方案 一、立项的背景和意义 (一）背景 地理信息系统（GeｏｇｒaphyＩnformatioｎＳｙstem)是整个地球或部分区域的资源、环境在计算机中的缩影,反映了人们赖以生存的现实世界,是在计算机软件和硬件支持下,以一定的格式输入、存储、检索、显示和综合分析应用的技术系统。 GIS作为计算机和空间数据分析方法作用于许多相关学科后发展起来的一门边缘学科，由于能及时地抓住当今世界计算机技术飞速发展,各国政府对地理、资源和环境信息日益重视这一时代特点,加上许多相关技术(如GPＳ、DPS、RＳ等）为它提供了强有力的地理空间信息获取手段，使得ＧIS己经成为各国政府部门、商业公司、科研机构和高等院校极为关注的热点领域。特别是进入2０世纪90年代以来,GIS己在全球范围内形成产业规模，并将进一步深入到各行业乃至人们的日常生活之中。 二维地理信息系统始于二十世纪六十年代的机助制图，今天己深入到社会的各行各业中，但二维地理信息系统存在着自身难以克服的缺限，它本质上是基于抽象符号的系统,不能给人以自然界的三维真实感受。三维地理信息系统是在二维平面的基础上模拟并处理现实世界上所遇到的三维现象和问题。地理信息三维可视化系统是对具有三维地理参考坐标的空间信息进行输入、存储、编辑、查询、空间分析和模拟的计算机系统。二维地理信息系统与三维地理信息系统的本质区别在于数据的分布范围,在于高程是被看成空间数据还是属性数据。三维ＧIS的根本目标是多维时空现象的三维表示。相对于二维GIS而言，三维ＧIＳ具有三个显著的特点: 1、直观性：直观性是三维ＧIS的最显著的特点,通过三维可视化技术,用户将得到更好的人机交互接口,更少的训练时间,以及更多的空间信息。 2、巨大的数据量:三维GIＳ应用通常具有海量数据(可达数百Ｇ),这种巨大的数据量使得三维ＧIＳ需要得到数据库的有效管理,具有高效的数据存取性能。 3、复杂的数据结构：三维ＧIＳ不是对二维GIS的简单扩展,三维空间中增加了许多新的数据类型,空间关系变得更加复杂。

3D GIS地理信息系统解决方案

3D GIS 地理信息系统解决方案 一、立项的背景和意义 （一）背景 地理信息系统（GeographyInformationSystem）是整个地球或部分区域的资源、环境在计算机中的缩影，反映了人们赖以生存的现实世界，是在计算机软件和硬件支持下，以一定的格式输入、存储、检索、显示和综合分析应用的技术系统。 GIS作为计算机和空间数据分析方法作用于许多相关学科后发展起来的一门边缘学科，由于能及时地抓住当今世界计算机技术飞速发展，各国政府对地理、资源和环境信息日益重视这一时代特点，加上许多相关技术(如GPS、DPS、RS 等)为它提供了强有力的地理空间信息获取手段，使得GIS己经成为各国政府部门、商业公司、科研机构和高等院校极为关注的热点领域。特别是进入20世纪90年代以来，GIS己在全球范围内形成产业规模，并将进一步深入到各行业乃至人们的日常生活之中。 二维地理信息系统始于二十世纪六十年代的机助制图，今天己深入到社会的各行各业中，但二维地理信息系统存在着自身难以克服的缺限，它本质上是基于抽象符号的系统，不能给人以自然界的三维真实感受。三维地理信息系统是在二维平面的基础上模拟并处理现实世界上所遇到的三维现象和问题。地理信息三维可视化系统是对具有三维地理参考坐标的空间信息进行输入、存储、编辑、查询、空间分析和模拟的计算机系统。二维地理信息系统与三维地理信息系统的本质区别在于数据的分布范围，在于高程是被看成空间数据还是属性数据。三维GIS 的根本目标是多维时空现象的三维表示。相对于二维GIS而言，三维GIS具有三个显著的特点： 1、直观性：直观性是三维GIS的最显著的特点，通过三维可视化技术，用户将得到更好的人机交互接口，更少的训练时间，以及更多的空间信息。 2、巨大的数据量：三维GIS应用通常具有海量数据(可达数百G)，这种巨大的数据量使得三维GIS需要得到数据库的有效管理，具有高效的数据存取性能。 3、复杂的数据结构：三维GIS不是对二维GIS的简单扩展，三维空间中增

GIS空间与属性数据库建库规范

国家科学数据共享工程 中国地球系统科学数据共享试点 2004DKA20180 空间与属性数据库建库规范 （征求意见稿） 中国科学院地理科学与资源研究所 二○○五年三月，北京

中国地球系统科学数据共享试点 矢量数据库建库规范 （征求意见稿） （二○○五年三月） 前 言 资源环境领域的历史数据具有重要的研究价值，把历史数据及时数字化、建库管理，不仅能够使积累的历史数据更方便地为科技工作者使用，同时这也是科学数据共享工程中的重要一环。在长期矢量数据库建库（以下简称矢量库）的过程中，对其建设路线、操作规程和实际应用进行总结提炼、制定出本矢量数据库建设规范，以期为中国地球系统科学数据共享网中的矢量建库进行指导。 本规范包括五个部分和一个附录。 本规范起草单位：中科院地理科学与资源研究所 本规范由中国地球系统科学数据共享服务网组织起草并负责解释。 1 适应范围 本规范适用于地学领域的矢量数据建库建设以及相关的空间数据处理工作。 2 引用标准 GB/T 14512—93 1:1000000地形图编绘规范及图式 GB/T 16831--1997 地理点位置的纬度、经度和高程的标准表示法 GB/T 17278—1998 数字地形图产品模式 GB/T 17797—1999 地形数据库与地名数据库接口技术规程 GB/T 17798—1999 地球空间数据交换格式 GB/T 18315—2001 数字地形图系列和基本要求 GB/T 18316—2001 数字测绘产品检查验收和质量评定 GB/T 18317—2001 专题地图信息分类与代码 GB 14051—93 地形图用色 GB 12409—90 地理格网 GB/T 2260-2002 中华人民共和国行政区划代码 GB2808-81 全数字式日期表示法

面向空间大数据的分布式存储策略

收稿日期:2018-03-27 修回日期:2018-07-31 网络出版时间:2018-12-19 基金项目:国家自然科学基金创新研究群体项目(41421001);科技基础性工作专项重点项目(2013FY 110900) 作者简介:唐桂文(1973-),女,博士,副教授,研究方向为数据库应用及地理信息系统三 网络出版地址:http ://https://www.wendangku.net/doc/0a10805955.html, /kcms /detail /61.1450.TP.20181219.1511.030.html 面向空间大数据的分布式存储策略 唐桂文1,韩嘉福2,李洪省2(1.北京市西城经济科学大学,北京100035;2.中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101) 摘　要:云计算二物联网二互联网等的发展使社会进入了大数据时代,空间大数据是大数据的主体数据集之一,在国民经济和社会各领域应用广泛三空间大数据要发挥价值就需要在数据共享上做出突破,因此将空间大数据进行有效存储和管理是数据共享及利用所目前面临的问题三通过分析比较目前大数据存储的主要技术,提出了一种基于iSCSI 技术的分布式数据库和分布式文件系统相结合的空间大数据存储策略三采用iSCSI 技术构建分布式Oracel RAC ,完成对空间大数据中的矢量数据二影像和其他数据索引的存储三结合工作实践将这种存储策略应用到空间大数据管理中,验证了该策略的可靠性和可行性,对空间大数据的管理及应用有一定的参考价值三 关键词:空间大数据;iSCSI 网络存储技术;分布式文件系统;分布式数据库 中图分类号:TP 31 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2019)03-0194-04 doi :10.3969/j.issn.1673-629X.2019.03.041Distributed Storage Strategy for Spatial Big Data TANG Gui -wen 1,HAN Jia -fu 2,LI Hong -sheng 2 (1.Beijing Xicheng College of Economic Science ,Beijing 100035,China ;2.Institute of Geographic Sciencesand Natural Resources Research ,CAS ,Beijing 100101,China ) Abstract :With the development of cloud computing ,Internet of things and Internet ,the society has entered the era of big data.As one of the main data sets of big data ,spatial big data is widely used in various fields of national economy and society.In order to give full play to the value of spatial big data ,it is necessary to make a breakthrough in data sharing.Therefore ,the effective storage and management of spatial big data is a problem currently faced by data sharing and utilization.By analyzing and comparing the main technologies of big da?ta storage ,we propose a spatial big data storage strategy based on iSCSI technology and distributed file system.The distributed Oracel RAC is built by iSCSI technology to complete the storage of vector data ,image and other data indexes in spatial big https://www.wendangku.net/doc/0a10805955.html,bined with work practice ,this storage strategy is applied to the management of spatial big data to verify its reliability and feasibility ,which has certain reference for the management and application of spatial big data. Key words :spatial big data ;iSCSI network storage technology ;distributed file system ;distributed database 0　引　言 现代社会已经进入了产生和使用空间大数据的时 代三空间大数据具有数据量大二多源异构性二多时空尺 度二多维度等特点[1],在总量上日益膨胀,使得空间大数据的存储逐渐成为一个更独立的技术问题三面对不 断增长的空间数据利用与共享的需求,如何将这些空 间大数据进行有效地存储和管理,以更好地进行数据 共享,成为了一个急需解决的问题三 针对大数据存储,目前主要技术手段有基于Ha? doop 云计算二基于NoSQL 数据库二基于分布式等三Hadoop 以其高可靠性二高扩展性二高效性和高容错性,特别是在海量的非结构化或半结构化数据上的分析处理优势[2],为大数据的处理提供了一种思路三但是Hadoop 使用的MapReduce 模型更适合简单的统计,无法支持更多复杂的数据分析及可视化展示三近年来以BigTable 二HBase 二MongoDB 为代表的NoSQL 数据库发展迅速,它采用key -value 的数据存储模式[3-5],很好地弥补了关系型数据库在海量数据存储中存在的不足,且部署过程简易三此类数据存储 方式不用事先为数据建立字段,随时可以自由添加字 第29卷　第3期2019年3月 计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Vol.29　No.3Mar.　2019

栅格GIS的分布式存储方案

中国地质大学研究生课程论文封面 课程名称遗传算法 研究生姓名 研究生学号 研究生专业

基于栅格GIS系统的分布式存储方案 【摘要】本文第一部分介绍了云GIS的概念与优缺点，第二部分介绍了分布式的NoSQL数据库HBase，第三部分介绍了如何将地理栅格数据如何存储到HBase中。 云计算作为一种新型的计算方式已经发展多年了，已经与各个行业相结合。GIS作为一种传统的行业应用，其最明显的特点是对超大规模数据集的存储，而云计算的数据存储能力刚好迎合了GIS的需要，因此将云计算与GIS结合起来是理所当然的。 当数据量变的巨大的时候，传统的关系型数据库性能会急剧下降。并且ER 数据库也不符合云计算的特点，而最近快速发展的NOSQL数据库则成为的分布式存储数据的一个选择。本文选取了NOSQL数据库中的一种文档型数据库HBase 来作为存储载体，并针对HBase的限制，采取了切分栅格数据的方法，以达到最好的性能。

一、基于云的GIS 互联网的发展给传统的GIS带来了很多可能和机会。一些GIS公司已经发布了像ESRI的ArcGIS服务器、谷歌地球和必应地图等这种面向互联网的各种不同层次的GIS系统。现今出现的云计算将会给GIS界带来更多令人激动的机会。 1.1 云GIS定义 在定义云GIS之前，十分值得我们来回顾一下我们正在使用的GIS系统的通性。根据如何将GIS系统的服务部署和如何分发到用户，我们可以把GIS系统分为如下三种：桌面GIS、C/S GIS和公共互联网GIS。 1.1.1GIS类型 桌面GIS：计算和存储单元存储在终端用户的电脑上。ESRI公司的ArcGIS 桌面9.3，Clark 实验室的IDRISI 和MapInfo可以被分为这一类。这种类型的GIS 并不一定需要网络。 C/S GIS：大量的存储空间未于服务器，能够根据操作的类型决定是在服务器上或(和）客户机上执行计算操作。这种类型的GIS至少需要内部网的支持。来自于经过认证的指定组的用户可以使用指定服务器上的资源。用户使用客户机来显示和执行查询以及其他类型的编辑。当这些操作完成，用户提交这些变化会服务器。一个典型的例子是用ArcGIS桌面中的ArcMS用ArcGIS浏览器来浏览ArcGIS 服务器。尽管这种类型的GIS系统有些时候能通过互联网传送一些数据，但基于它的硬件和软件组成，并不能用来被大量的公共用户来操作。 公共互联网GIS：计算和存储两者都位于服务器端。这种类型的GIS一般只能提供数据可视化和像查询这样有限的操作。这种Lexington的GIS系统通常只关注大量的公共用户。谷歌地图、谷歌地球以及毕竟地图就是这种能够提供一些GIS功能但缺乏必要的分析之间的公共会联网的系统。 分布式GIS：不管是实现了那种分布式计算模型的GIS系统都叫分布式GIS 系统。这些计算模型包括网格计算、点对点计算、云计算和高性能计算。但是，一个真正的分布式GIS系统并没有出现。

分布式存储解决方案

分布式存储技术架构方案

1.需求分析 1.1.应用数据流逻辑架构 如下图表示，整个系统应用数据流结构。 根据数据流和应用情况，得出下面要求: 1）用于存放流数据的存储分为在线、近线和长期归档三部分，容量需求分别不低于150TB、600TB和4PB； 2）另有用于管理和索引的数据库、以及服务器虚拟化数据，各占5TB的空间，共10TB空间； 3）在线数据保留7天(可根据要求进行灵活修改)，7天后自动迁移到近线存储(采用廉价磁盘)；迁移后，对应用访问的路径不变。 更长时间的数据（如100天），将按照策略归档到离线光盘库设备； 4）流数据的性能需求

o 在线存储能够支撑3路200MB/s写入流、12路100MB/s写入流和15路100MB/s读取流，即近2GB/s持续写和1.5GB/s 持续读的并发读写需求。 o 在线到近线的迁移速度，应达到200MB/s 。 o 近线存储读取速度，可以达到单路80MB/s，支持大于15路读，总共1.2GB/s读。 5）自动解决在线存储上的碎片问题，保证性能； 1.2.需求分析 1.2.1.管理数据库和虚拟化数据融合部署 流数据为典型的顺序I/O，OLTP类型管理数据库根据程序类型，存在随机和顺序I/O多种情况，服务器虚拟化在存储介质中表现为封装好的文件，具备空间局部性特征。 国际主流数据中心建设模式倾向扁平化、大二层组网，融合架构兼具可控性和高扩展性，因此建议合并部署。 1）流数据部署在高性能分布式存储–提供极高的I/O吞吐性能，并按照在线、近线和离线三部级存储进行署。下面的文字将主要对这部分需求进行讨论和分析。 2）管理数据库部署在通用磁盘阵列存储上，提供高效的OLTP

动态部署与分块存储策略的数据恢复模型

第３５卷第８期一一一一一一一一一一一哈一尔一滨一工一程一大一学一学一报一一一一一一一 一一一Ｖｏｌ．３５?．８ ２０１４年８月一一一一一一一一一一ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ一一一一一一一一一一一Ａｕｇ．２０１４动态部署与分块存储策略的数据恢复模型 黄春梅１，姜春茂１，曲明成２ （１．哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院，黑龙江哈尔滨１５００２５；２．哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１５０００１） 摘一要：基于分布式编码存储和多副本策略，及基于分块存储和动态恢复技术可以有效提升数据的可靠性三而采用特定策略将编码存储二分块冗余存储二动态恢复技术有机融合则可以进一步提升数据的可靠性，同时目前缺少有效的模型来度量基于这种策略的数据可靠性三本文提出了多个数据恢复模型（数据失效概率模型），模型考虑了存储节点数二节点可靠性二数据分块数二网络状态二恢复速度等因素三模拟分析显示在特定的存储策略和网络环境下，模型能有效输出数据可靠性，与传统的完全（分块）副本存储二编码存储进行了比较，模型具有更高的可靠性三分析了正常和异常网络环境，增强了模型的可用性三 关键词：数据恢复模型；数据动态恢复；分布式编码解码；数据冗余存储；分块存储；动态部署 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６?７０４３．２０１３１１００７ 网络出版地址：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｏｉ／１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６?７０４３．２０１３１１００７．ｈｔｍｌ 中图分类号：ＴＰ３１１一文献标志码：Ａ一文章编号：１００６?７０４３（２０１４）０８?０９６８?０８ Ｄａｔａｒｅｃｏｖｅｒｙｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｄｙｎａｍｉｃｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔａｎｄｂｌｏｃｋｓｔｏｒａｇｅ ＨＵＡＮＧＣｈｕｎｍｅｉ，ＪＩＡＮＧＣｈｕｎｍａｏ，ＱＵＭｉｎｇｃｈｅｎｇ （１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨａｒｂｉｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００２５，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔ?ｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｄａｔａｃａｎｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｔｏｒａｇｅａｎｄｍｕｌｔｉ?ｃｏｐｙ，ｂｌｏｃｋ?ｂａｓｅｄｓｔｏｒａｇｅａｎｄｄｙｎａｍｉｃｒｅｃｏｖｅｒｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｄａｔａｃａｎｂｅｆｕｒｔｈｅｒｅｎ?ｈａｎｃｅｄｔｈｒｏｕｇｈｏｒｇａｎｉｃｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｃｏｄｉｎｇ?ｓｔｏｒａｇｅ，ｂｌｏｃｋ?ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｓｔｏｒａｇｅ，ａｎｄｄｙｎａｍｉｃｒｅｃｏｖｅｒｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｉｎｔｈｅｍｅａｎｔｉｍｅ，ｔｈｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔｌｙｌａｃｋｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｐｏｌｉｃｙ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓｆｏｕｒｄｙｎａｍｉｃｄａｔａｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｓ（ｄａｔａｆａｉｌｕｒｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｓ），ｗｈｉｌｅｃｏｎ?ｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｓｔｏｒａｇｅｎｏｄｅｓ，ｎｏｄｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｄａｔａｂｌｏｃｋｓ，ｎｅｔｗｏｒｋｓｔａｔｕｓ，ｒｅｓｅｔｒａｔｅｓａｎｄｓｏｍｅｏｔｈｅｒｆａｃｔｏｒｓ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｗｉｔｈｔｈｅｓｐｅｃｉｆｉｃｓｔｏｒａｇｅｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｏｕｔｐｕｔｄａｔａｒｅｌｉａｂｌｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｕｌｌ（ｂｌｏｃｋ）ｃｏｐｙｓｔｏｒａｇｅａｎｄｃｏｄｉｎｇｓｔｏｒａｇｅ，ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｈａｓｈｉｇｈｅｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｎｏｒｍａｌａｎｄａｂｎｏｒｍａｌｎｅｔｗｏｒｋｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅｕｓａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｒｅｃｏｖｅｒｙｍｏｄｅｌ；ｄｙｎａｍｉｃｄａｔａｒｅｃｏｖｅｒｙ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｅｎｃｏｄｉｎｇａｎｄｄｅｃｏｄｉｎｇ；ｒｅｄｕｎｄａｎｔｓｔｏｒａｇｅ；ｂｌｏｃｋｓｔｏｒａｇｅ；ｄｙｎａｍｉｃｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ 收稿日期：２０１３?１１?０４．网络出版时间：２０１４?０７?０９１６：４６：１１．基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１０７３０４２）；黑龙江省自然科学基金资助项目（Ｆ２０１１２１，Ｆ２０１１３９）；哈尔滨市科技创新人才研究专项资金（青年后备人才）资助项目（２０１４ＲＦＱＸＪ０７３）．作者简介：黄春梅（１９７３?），女，讲师； 姜春茂（１９７２?），男，副教授，ＣＣＦ高级会员． 通信作者：姜春茂，Ｅ?ｍａｉｌ：ｈｓｄｒｏｓｅ＠１２６．ｃｏｍ．一一随着云计算和大数据计算的飞速发展，以及网络传输速度快速提升和无线通信（３Ｇ＼４Ｇ）技术广泛 应用，为数据的网络存储带来了新的契机三为了增 加数据存储的可靠性和易用性，学术界涌现出很多的研究成果［１?３］三研究方向主要分成２类，基于编码解码的分布式存储，和基于冗余块的分布式存储三 基于编码的策略主要源于通信领域，其核心思想是 将原始数据等分为ｍ块，进而融合一定冗余编码成

地理信息系统的发展现状及趋势_傅晓珊

第25卷第4期 2010年12月安 徽 工 程 科 技 学 院 学 报 Journal o f Anhui U niver sity o f T echno log y and Science V o l.25.N o.4Dec.,2010 文章编号:1672-2477(2010)04-0089-05 收稿日期:2010-09-27 作者简介:傅晓珊(1969-),男,湖南岳阳人,高级工程师,博士研究生. 地理信息系统的发展现状及趋势 傅晓珊 (中国地质大学人文经管学院,北京 100083) 摘要:地理信息系统(Geo gr aphic Infor matio n Sy st ems,GI S)是一门由计算机科学、测量学、地图学、地理学等 多门学科综合的技术.介绍了地理信息系统的起源,讨论了地理信息系统技术的发展现状,并分析了地理信息 系统的发展趋势. 关 键 词:地理信息系统;发展现状;趋势 中图分类号:P 208 文献标识码:A 地理信息系统(Geographic Inform ation System s,GIS)是用于采集、存储、管理、分析和表达空间数据的信息系统,是计算机科学、测量学、地图学、地理学等多门学科的综合技术.地理信息系统的应用范围十分广泛,不但在资源环境管理和规划中发挥重要的作用,而且逐渐成为城市管理、工程建设、商业策划、灾害防治、军事战略分析等领域的重要工具,并逐步走进了人们的日常生活之中.GIS 与数据库技术、通信技术一样,已成为现代信息技术的重要组成部分.GIS 的发展经历了几个阶段:第一是初始发展阶段,1960s 加拿大测量学家R.F.T om linso n 提出并建立第一个GIS,标志GIS 正式诞生;第二是发展巩固阶段,1970s 以来计算机软硬件技术飞速发展,尤其是大容量存储设备的出现,促进了GIS 由初期的实验朝实用的方向发展,世界各地纷纷研制出了很多不同规模、不同类型且各具特色的GIS,同时美、英、德、瑞典和日本等国也都投入了大量的人力、物力和财力研究GIS,使GIS 得以发展巩固;第三是推广应用阶段,1980s,随着GIS 技术逐步走向成熟,应用领域也不断扩大,并在世界范围内得以全面推广,这个阶段涌现出如Arc/Info,GenaM ap,SPANS,M apInfo,ERDAS,Microstation 等优秀GIS 软件,同时世界各国许多政府和机构也开始建立了大量的GIS;第四是蓬勃发展阶段,1990s 以来,地理信息和数字化信息的获得越来越容易,GIS 逐渐渗透到各行各业当中,成为人们生活、学习和工作中重要的工具.这个时期国内的GIS 应用与软件的开发也蓬勃发展起来,以SuperMap 、M apGIS 、GeoStar 等一大批GIS 基础软件和应用软件为代表,在国家科技部等政府部门的正确领导和大力支持及广大GIS 专家学者的共同努力下,国产GIS 应用软件得到了广泛的应用.调查表明,目前在我国国产GIS 软件的市场占有率已经超过了50%.1 GIS 技术进展 1.1 GIS 基础软件技术进展 GIS 基础软件的体系结构经历了单机单用户全封闭结构的时代、多级多用户引入商用数据库管理属性数据的时代和引入Inter net 技术、向以数据为中心过渡、完成组件化技术改造的时代,目前正在进入新一代发展的交替阶段. (1)集中式地理信息系统软件.集中式地理信息系统软件运行在一个计算机系统中,计算以一台主机为主,连接着若干个终端设备,所有的地理信息数据存储和计算都在主机上进行,终端设备只负责为用户发出计算请求和显示计算结果.在发展的早期阶段,由于受技术的限制,GIS 软件只能满足于某些功能要求的一些模块,没有形成完整的系统,各个模块之间不具备协同能力.而随着理论和技术的发展,各种GIS 模块走向集成,逐步形成大型的GIS 软件包,如ESRI 早期的Arc/Info.集成式GIS 的优点在于能形成独立、完整的系统,缺点在于系统过于复杂、庞大,导致成本高,也难于与其他应用系统集成.早期GIS 的另一个发展方式是模块化GIS,其代表软件为Interg raph 的M GE.模块化GIS 的基本思想是把GIS 按照功能划分为一系列模块,运行于统一的基础环境之上(如MicroStation).这样,软件系统具有较大的工程针