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Previous issue date: 2010-12-15 / The demand for spatial data processing systems that support the creation of massive applications has steadily grown in the increasingly ubiquitous computing world. These demands aims to explore the large amount of existing data to assist people s daily lives and provide new tools for business and government. Most of the current solutions to process spatial data do not meet the scalability needed, and thus new solutions that efficiently use distributed computing resources are needed. This work presents a distributed and scalable
system called DSI-RTree, which implements a distributed index to process spatial data in a cluster of computers. We also have done a review of details related to the construction
of the distributed spatial index, by addressing issues such as the size of data partitions, how that partitions are distributed and the impact of these definitions in the message flow
on the cluster. An equation to calculate the size of the partitions based on the size of data sets is proposed, to ensure efficiently query processing on the proposed architecture. We have done some experiments running window queries in spatial data sets of 33,000 and 158,000 polygons and the results showed a scalability greater than linear. / Em face de um mundo computacional ubíquo cada vez mais possível, tem crescido constantemente a necessidade de sistemas de processamento de dados espaciais que suportem
a criação de aplicações massivas para explorar a grande quantidade de dados existente, a fim de auxiliar a vida cotidiana das pessoas e prover novas ferramentas para empresas e governo. Soluções atuais de processamento, em sua maioria, não possuem a escalabilidade necessária para atender esta demanda e novas soluções distribuídas que usam eficientemente os recursos computacionais são necessárias. Este trabalho apresenta o DSIRTree, um sistema distribuído e escalável, que implementa a indexação e processamento
distribuído de dados espaciais em um cluster de computadores. Uma avaliação de parâmetros da construção do índice espacial distribuído é realizada, abordando aspectos como o tamanho das partições criadas, a forma de distribuição destas partições e o impacto destas definições na troca de mensagens entre as máquinas do cluster. Uma fórmula para cálculo do tamanho das partições conforme o tamanho dos datasets é proposta, a fim de garantir eficiência no processamento de consultas na arquitetura projetada. Testes práticos do sistema mostraram uma escalabilidade maior que linear no processamento de consultas de janela em datasets espaciais de 32 e 158 mil polígonos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/506 |
| Date | 15 December 2010 |
| Creators | OLIVEIRA, Thiago Borges de |
| Contributors | RODRIGUES, Vagner José do Sacramento |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Ciência da Computação, UFG, BR, Ciências Exatas e da Terra - Ciências da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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