基于HBase的时空特征监测视频大数据关联查询研究

"HBase中基于时空特征的监测视频大数据关联查询研究" 基于HBase的时空索引构造方法是本研究的核心内容。该方法采用HBase作为监测视频大数据时空特征索引结构，通过Z填充曲线对空间特征进行降维存储，并利用时间、空间与属性特征之间的关联及依赖规则来安排rowkey索引键。这意味着，基于HBase的时空索引构造方法可以有效解决传统的时空索引构建、维护困难的缺陷。 时空索引构造方法的优点在于可以快速高效地处理时空关联查询。该方法可以对查询空间计算Z值范围和建立空间划分子集，利用划分后的时空特征进行列索引查询得到候选数据集并反查HBase索引表完成关联查询。实验结果表明，与传统的R树索引算法相比，基于HBase的时空索引构造方法索引插入效率更高，基于Z曲线的时空关联查询算法能够快速高效地处理时空关联查询。 本研究的贡献在于提出了一种基于HBase的时空索引构造方法，该方法可以解决传统的时空索引构建、维护困难的缺陷，提高时空关联查询的效率。该方法的应用前景广阔，特别是在云存储、大数据、联合查询等领域具有重要的研究价值和应用前景。 本研究的关键技术点在于基于HBase的时空索引构造方法和基于Z曲线的时空关联查询算法。前者可以解决传统的时空索引构建、维护困难的缺陷，后者可以快速高效地处理时空关联查询。两者的结合可以形成一个高效的时空关联查询系统。 本研究的结论是基于HBase的时空索引构造方法和基于Z曲线的时空关联查询算法可以有效解决传统的时空索引构建、维护困难的缺陷，提高时空关联查询的效率。这项研究的成果可以在云存储、大数据、联合查询等领域具有重要的研究价值和应用前景。 本研究的主要贡献是提出了一种基于HBase的时空索引构造方法和基于Z曲线的时空关联查询算法，解决了传统的时空索引构建、维护困难的缺陷，提高了时空关联查询的效率。这项研究的成果可以在云存储、大数据、联合查询等领域具有重要的研究价值和应用前景。