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基于HBase的空间数据分布式存储和并行查询算法研究的任务书
任务书
任务名称：基于HBase的空间数据分布式存储和并行查询算法研究
任务目标：
1.对空间数据的特点进行分析，探索基于HBase的空间数据存储和查询算法；
2.实现基于HBase的空间数据分布式存储；
3.设计并行查询算法，提高查询速度；
4.对算法进行评测，验证其实用性。
任务描述：
随着移动互联网的迅猛发展，越来越多的数据被产生并存储在云端。其中，空间数据是一类重要的数据类型，它可以用来支持地图、导航、气象、交通等各种应用。传统的关系型数据库由于存储空间有限等原因，难以满足空间数据存储和查询的需求。因此，如何实现大规模空间数据的高效存储和查询成为研究的热点之一。
HBase是基于Hadoop的非关系型分布式数据库，具有高可扩展性、高可靠性、高并发性和高容错性等特点。因此，本任务将探索基于HBase的空间数据存储和查询方法。
具体而言，本任务将进行以下工作：
1.对空间数据的特点进行分析：空间数据具有空间位置信息，具体化的数据模型有点、线、面等不同形态，因此，本任务将对空间数据的特点进行分析，以确定合适的数据模型和存储方案；
2.实现基于HBase的空间数据分布式存储：本任务将利用HBase的列族和行键的特性，将空间数据分布式存储在不同的节点上，实现高扩展性和高并发性；
3.设计并行查询算法：本任务将设计基于HBase的空间数据并行查询算法，采用MapReduce模型，实现数据查询的并行化处理，提高查询速度；
4.对算法进行评测：本任务将设计实验方案，通过大量数据测试，评测算法的实用性和效果。
任务成果：
1.实现基于HBase的空间数据分布式存储；
2.设计并实现基于HBase的空间数据并行查询算法；
3.编写实验报告，包括算法设计、实现和评测结果。
参考文献：
1.Hadoop基础；
2.HBase权威指南；
3.空间数据分析；
4.MapReduce算法原理和设计。
任务时间：
本任务的时间周期为4个月，具体安排如下：
1.第1-2个月：对空间数据的特点进行分析和探索基于HBase的空间数据存储方法；
2.第3个月：实现基于HBase的空间数据分布式存储；
3.第4个月：设计并实现基于HBase的空间数据并行查询算法，并对算法进行评测和撰写实验报告。
任务分工：
本任务需要3名人员，分工如下：
1.负责空间数据分析和算法设计；
2.负责HBase的搭建和空间数据的分布式存储实现；
3.负责并行查询算法实现和评测，以及实验报告的撰写。