HBase中半结构化时空数据存储与查询处理

针对在HBase中如何进行有效的半结构化时空数据存储和查询问题展开研究,对该问题进行形式化描述,并利用半结构化处理方法 TwigStack提出HBase的半结构化时空数据存储模型,在此基础上开展了半结构化的时空范围查询和kNN查询。在真实数据集中进行实验,与需要硬件配置较高的MongoDB进行了对比,结果表明在普通配置的机器上,所提出的半结构化时空查询算法与MongoDB性能相近,在实际中具有优势。     

一种面向混合数据集可视化的高效数据转换技术

应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。