一種基于Spark的多路空間連接查詢處理算法

喬百友 朱俊海 鄭宇杰 申木川 王國仁

1(東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 沈陽 110819)2 (楊百翰大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系 美國猶他州普若佛 84602)

?

一種基于Spark的多路空間連接查詢處理算法

喬百友1,2朱俊海1鄭宇杰1申木川1王國仁1

1(東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 沈陽 110819)2(楊百翰大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系 美國猶他州普若佛 84602)

(qiaobaiyou@mail.neu.edu.cn)

針對(duì)云環(huán)境下空間數(shù)據(jù)連接查詢處理問題，提出了一種基于Spark的多路空間連接查詢處理算法BSMWSJ.該算法采用網(wǎng)格劃分方法將整個(gè)數(shù)據(jù)空間劃分成大小相同的網(wǎng)格單元，并將各類數(shù)據(jù)集中的空間對(duì)象，根據(jù)其空間位置劃分到相應(yīng)的網(wǎng)格單元中，不同網(wǎng)格單元中的空間數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行并行連接查詢處理.在多路空間連接查詢處理過程中，采用邊界過濾的方法來過濾無用數(shù)據(jù)，即通過計(jì)算前面連接操作候選結(jié)果的MBR來過濾后續(xù)連接數(shù)據(jù)集，從而過濾掉無用的連接對(duì)象，減少連接對(duì)象的多余投影與復(fù)制，并采用重復(fù)避免策略來減少重復(fù)結(jié)果的輸出，從而進(jìn)一步減少后續(xù)連接計(jì)算的代價(jià).合成數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：提出的多路空間連接查詢處理算法在性能上明顯優(yōu)于現(xiàn)有的多路連接查詢處理算法.

云計(jì)算；Spark平臺(tái)；多路空間連接查詢；邊界過濾；重復(fù)避免

空間數(shù)據(jù)查詢處理技術(shù)一直是空間數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，而空間連接查詢是一種常用的空間查詢類型，也是該領(lǐng)域的重要研究課題之一.空間連接查詢作為一種基本空間操作，是最耗時(shí)的操作之一，由于其復(fù)雜性和重要性使之成為決定空間數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)整體性能的重要因素.特別是近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、對(duì)地觀測技術(shù)和基于位置的服務(wù)技術(shù)等技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，空間數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增加，已成為一類非常重要的大數(shù)據(jù)，在這種情況下，如何對(duì)這類大數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的空間連接查詢處理已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一.顯然，傳統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)庫技術(shù)由于其擴(kuò)展性問題而難以滿足這類大數(shù)據(jù)快速查詢處理的要求，而Spark[1]作為一種新型的超大規(guī)模數(shù)據(jù)分布式并行處理平臺(tái)而受到人們的廣泛重視，也是目前大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù).然而由于Spark平臺(tái)并未對(duì)連接操作提供內(nèi)在的支持和優(yōu)化，因此研究如何利用Spark這種分布式并行處理平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)對(duì)空間大數(shù)據(jù)的高效空間連接查詢處理，具有重要的理論研究意義和應(yīng)用價(jià)值.

目前已有研究者在Hadoop平臺(tái)下，就空間連接查詢處理算法進(jìn)行了較深入研究，并取得了一系列理論和應(yīng)用成果，但這些成果主要集中在相似性連接查詢算法、2路空間連接算法和關(guān)系數(shù)據(jù)上的多路連接查詢算法等方面，而對(duì)于多路空間連接查詢處理算法的研究成果還相當(dāng)有限，Spark平臺(tái)下的多路空間連接查詢處理算法的研究才剛剛開始.在通用多路連接查詢處理研究方面，Afrati等人[2]和Lin等人[3]主要就MapReduce框架下，關(guān)系數(shù)據(jù)上的多路連接查詢處理問題進(jìn)行了研究，并給出了3種優(yōu)化策略；而Jiang等人[4]和王曉軍等人[5]的研究則主要針對(duì)MapReduce框架下多路連接查詢中的IO開銷問題，并提出了Map-Join-Reduce的編程框架及相關(guān)的優(yōu)化算法.Slagter等人[6]則主要從網(wǎng)絡(luò)流量角度入手，提出通過在多個(gè)Reducer之間重新分配元組，從而達(dá)到減少連接時(shí)間.上述研究工作主要基于Hadoop平臺(tái)，并且聚焦于通用多路連接查詢處理優(yōu)化方面，而本文的工作則主要聚焦于Spark平臺(tái)下的多路空間連接查詢處理問題.

在基于MapReduce的多路空間連接查詢處理方面，王璟玢等人[7]針對(duì)小規(guī)模的集中式多路連接查詢處理，提出了基于R樹連接的多路空間限制策略和多路平面掃描的優(yōu)化技術(shù)，顯然，并不適合大規(guī)模分布式的多路連接查詢處理；Gupta等人[8-9]提出了2種多路空間連接查詢處理算法Controlled-Replicate和ε-Controlled-Replicate.Controlled-Replicate將各類連接數(shù)據(jù)集中的空間對(duì)象劃分并復(fù)制到第4象限中的所有網(wǎng)格單元，然后進(jìn)行多路連接運(yùn)算.顯然這種方法造成了大量對(duì)象的復(fù)制，影響連接處理效率.為此作者又提出了改進(jìn)的多路空間連接查詢處理算法ε-Controlled-Replicate，該算法減少了數(shù)據(jù)復(fù)制，在一定程度上提高了處理效率，但是還存在著復(fù)制過多的問題.

針對(duì)當(dāng)前最新的代表性多路空間連接算法ε-Controlled-Replicate中存在的數(shù)據(jù)復(fù)制過多、影響查詢處理效率的問題，本文基于最新的分布式并行計(jì)算框架Spark，充分利用其內(nèi)存計(jì)算和RDD分布式彈性數(shù)據(jù)集的特性，從數(shù)據(jù)劃分和復(fù)制入手，提出了一種基于Spark的多路空間連接查詢處理算法BSMWSJ，該算法將數(shù)據(jù)空間劃分成大小相同的網(wǎng)格單元，并將數(shù)據(jù)集中的空間對(duì)象，按照其所在空間位置復(fù)制到與其相交疊的網(wǎng)格單元中，每個(gè)網(wǎng)格單元中的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)并行空間連接處理.在連接過程中，采用邊界過濾方法來減少無用連接數(shù)據(jù)，首先，對(duì)劃分到每個(gè)網(wǎng)格單元的第1次連接所需的2類數(shù)據(jù)集執(zhí)行連接運(yùn)算，并對(duì)所生成的連接候選結(jié)果中的一類待連接數(shù)據(jù)集，計(jì)算其MBR；其次，利用該MBR來實(shí)現(xiàn)對(duì)后續(xù)要連接數(shù)據(jù)集的過濾，從而過濾掉無結(jié)果的后續(xù)連接對(duì)象，減少后續(xù)連接的多余計(jì)算，以及連接對(duì)象的多余投影與復(fù)制，并采用重復(fù)避免策略來減少重復(fù)結(jié)果的輸出，從而全面減少后續(xù)連接計(jì)算的代價(jià)，提高多路連接查詢處理的效率.合成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的多路空間連接查詢處理算法在性能上明顯優(yōu)于ε-Controlled-Replicate算法，具有良好的擴(kuò)展性和適應(yīng)性.

1 相關(guān)工作

國內(nèi)外對(duì)MapReduce框架下的連接查詢處理算法及其優(yōu)化技術(shù)的研究已開展得較為廣泛，目前這些研究工作主要集中于相似性連接查詢算法、Theta連接和2路空間連接算法等方面.在多路連接查詢處理算法方面的研究相對(duì)開展的不多，而Spark環(huán)境下的多路空間連接查詢處理算法的研究成果更是相當(dāng)有限.

在相似性連接查詢處理和Theta連接算法等方面，Luo等人[10]首次利用MapReduce模型來處理高維相似性連接查詢問題，提出了1種新穎的降維技術(shù)DAA，并給出了2種并行處理框架OSFR和TSFR，DAA雖然能夠減少高維向量之間的計(jì)算代價(jià)，但不能減少總的比較次數(shù).為此Ma等人[11]提出了有效減少DAA和初始向量計(jì)算次數(shù)的方法SAX和PAA，能夠?qū)⒏呔S向量分成不同的組，并提出了基于SAX和改進(jìn)SAX的相似性連接查詢處理算法；文獻(xiàn)[12]則研究了基于MapReduce框架的Top-k相似性連接處理算法，提出了分治和剪枝策略，并在此基礎(chǔ)上提出了全分區(qū)方法和重要元組分區(qū)方法來最小化Map和Reduce任務(wù)之間數(shù)據(jù)通信量，從而達(dá)到減少后續(xù)計(jì)算代價(jià)的目的;文獻(xiàn)[13]則主要研究了MapReduce框架下的集合相似性連接算法，提出了3階段進(jìn)行集合相似性連接的方法，實(shí)現(xiàn)了自連接、RS連接等示例，并提出了保證負(fù)載均衡和最小化復(fù)制的方法;文獻(xiàn)[14]主要研究了Hadoop下大規(guī)模不確定數(shù)據(jù)上的集合相似性連接方法，并結(jié)合前綴過濾原則，提出了Map端剪枝、Reduce端剪枝和混合剪枝3種方法來減少后續(xù)比較代價(jià);文獻(xiàn)[15]提出了1種以Reducer為中心的代價(jià)模型和基于MapReduce框架的Theta連接模型，并在該模型基礎(chǔ)上提出了1-Bucket-Theta隨機(jī)算法，該算法在足夠的統(tǒng)計(jì)信息支持下具有較高Theta連接效率；文獻(xiàn)[16]則主要聚焦于非對(duì)稱分片復(fù)制連接問題，提出一種基于自適應(yīng)分片的優(yōu)化算法AFR-AS，來降低MapReduce下任務(wù)啟動(dòng)開銷以及非對(duì)稱分片復(fù)制連接中的數(shù)據(jù)廣播開銷；卞昊穹等人[17]提出了一種基于Spark的等值連接優(yōu)化算法，該算法結(jié)合了半連接與劃分連接的優(yōu)勢，并充分利用Spark內(nèi)存計(jì)算模型的特性，提高了等值連接處理性能.

在2路空間鏈接查詢處理方面，Wang等人[18]對(duì)2路空間連接算法進(jìn)行了研究，提出了基于負(fù)載均衡的空間對(duì)象分區(qū)方法，并采用基于帶的雙向平面空間掃描技術(shù)來減少連接計(jì)算的代價(jià)；文獻(xiàn)[19-20]研究了基于MapReduce的2路空間連接算法，首次提出了2路空間查詢處理算法SJMR，但該算法沒有考慮過濾階段的優(yōu)化問題，導(dǎo)致了大量無用的計(jì)算操作，增加了查詢處理代價(jià)；為此，Qiao等人[21]改進(jìn)了原有SJMR算法，提出了一種基于邊界過濾的空間連接查詢處理算法BFSJMR，該算能夠過濾掉無用的連接查詢代價(jià)，從而提高了2路空間連接查詢處理效率.

在多路連接查詢處理方面，Afrati等人[2]和Lin等人[3]主要就MapReduce框架下的多路連接查詢處理問題進(jìn)行了研究，并給出了3種優(yōu)化策略，然而該研究工作主要針對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)，顯然不適合于多路空間連接查詢處理.Jiang等人[4]和王曉軍等人[5]就MapReduce框架下多路連接查詢中巨大IO開銷問題進(jìn)行了研究，提出了Map-Join-Reduce的編程框架及相關(guān)的優(yōu)化算法.雖然在一定程度解決了IO開銷問題，但由于對(duì)原有的MapReduce編程框架進(jìn)行了較大修改，造成了兼容問題，不利于原有框架的完整性；Slagter等人[6]提出了一種網(wǎng)絡(luò)感知的多路連接方法，通過感知網(wǎng)絡(luò)流量實(shí)現(xiàn)多個(gè)Reducer之間元組的重新分配，從而達(dá)到減少連接時(shí)間；孫莉等人[22]則就列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)中連接查詢優(yōu)化問題進(jìn)行了研究，提出了基于規(guī)則的連接策略優(yōu)化方法，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的優(yōu)化算法，在此基礎(chǔ)上提出了相應(yīng)的代價(jià)估算模型，實(shí)現(xiàn)了策略的選擇；周國亮等人[23]針對(duì)聯(lián)機(jī)分析處理要求，提出一種能夠適合Spark環(huán)境并結(jié)合多維Bloom Filter的星型連接算法，該算法能夠避免事實(shí)表數(shù)據(jù)的移動(dòng)，并利用多維布隆過濾器技術(shù)來減小需要廣播的數(shù)據(jù)量，該算法充分結(jié)合了廣播連接和重劃分連接的優(yōu)勢.

在基于MapReduce的多路空間連接查詢處理方面，王璟玢等人[7]提出了基于R樹連接的多路空間限制策略和多路平面掃描的優(yōu)化技術(shù)，然而該研究主要針對(duì)小規(guī)模的集中式多路連接查詢處理.Gupta等人[8-9]提出了2種多路空間連接查詢算法Controlled-Replicate和ε-Controlled-Replicate.Controlled-Replicate算法采用空間劃分方法，將各類數(shù)據(jù)集中的空間對(duì)象劃分并復(fù)制到第4象限中的所有網(wǎng)格單元，然后對(duì)每個(gè)網(wǎng)格單元中的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行多路連接運(yùn)算.ε-Controlled-Replicate算法是在Controlled-Replicate算法基礎(chǔ)上提出的一種改進(jìn)算法，主要是通過減少數(shù)據(jù)復(fù)制來降低通信代價(jià)，從而在一定程度上提高了多路空間連接查詢處理的效率.

針對(duì)現(xiàn)有多路空間連接查詢處理算法存在的問題，本文從減少數(shù)據(jù)復(fù)制和計(jì)算代價(jià)角度入手，結(jié)合Spark內(nèi)存計(jì)算框架的優(yōu)勢，提出了一種基于Spark的多路空間連接查詢處理算法，是一種類似于ε-Controlled-Replicate的多路空間連接查詢算法.

2 多路空間連接查詢定義

空間數(shù)據(jù)對(duì)象有多種類型，大多都是不規(guī)則的形狀，因此判斷2個(gè)空間對(duì)象是否符合某個(gè)查詢謂詞的代價(jià)非常昂貴.在空間連接查詢處理中通常采用最小邊界矩形(minimum bounding rectangle, MBR)來代表一個(gè)空間對(duì)象，僅當(dāng)2個(gè)對(duì)象的MBR有交疊時(shí)，才進(jìn)一步判斷這2個(gè)空間對(duì)象是否真正有交疊，這種分步的處理方法具有更高的處理效率.本文主要針對(duì)鏈?zhǔn)蕉嗦房臻g連接查詢，可以用一張圖來形象表示，圖中的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)空間數(shù)據(jù)集，圖中的邊對(duì)應(yīng)于連接謂詞，這樣就形成了一個(gè)鏈圖.

鏈?zhǔn)蕉嗦房臻g連接查詢通常定義為：給定空間關(guān)系R1,R2,…,Rn(n>2)，找到一組空間對(duì)象元組(r1,r2,…,rn)，其中，r1∈R1，r2∈R2，…，rn∈Rn，空間對(duì)象r1和r2，r2和r3，…，rn-1和rn兩兩之間的幾何屬性存在相互交疊，可表示為

Overlap(P,R1,R2,…,Rn)=

(1)

其中，P代表交疊連接謂詞，Overlap(P,ri,ri+1)表示空間對(duì)象ri和ri+1之間滿足連接謂詞P.

空間連接查詢處理通常分為過濾和精化2個(gè)階段，在過濾階段，通過檢查2個(gè)空間對(duì)象的MBR來消除不可能成為結(jié)果的元組，從而產(chǎn)生候選結(jié)果集合;精化階段則是對(duì)候選元組集合進(jìn)行進(jìn)一步檢測，需要使用計(jì)算密集型的幾何算法來實(shí)現(xiàn)，確定其空間屬性是否真正滿足其連接謂詞.本文所提出的算法重點(diǎn)聚焦于提高過濾階段的處理效率.

3 基于Spark的多路空間連接查詢處理算法

本文主要從減少計(jì)算量和避免過度復(fù)制的角度來優(yōu)化多路空間連接查詢處理，提出了一種Spark平臺(tái)下的多路空間連接查詢處理算法BSMWSJ，該算法采用邊界過濾方法，重點(diǎn)是減少過濾階段的數(shù)據(jù)復(fù)制量和計(jì)算量，下面分別從空間劃分、數(shù)據(jù)投影與復(fù)制、過濾和重復(fù)避免等方面來對(duì)算法進(jìn)行詳細(xì)描述.

3.1 空間劃分和編碼

在Spark環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行空間連接查詢處理，首先涉及到的是并行任務(wù)的劃分，需要將整個(gè)算法任務(wù)拆分成多個(gè)子任務(wù)并行執(zhí)行，這就涉及到數(shù)據(jù)的分區(qū)和編碼：首先需要將數(shù)據(jù)劃分到多個(gè)分區(qū)并進(jìn)行編碼，然后在每個(gè)分區(qū)上做多路空間連接運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)并行處理，并降低整個(gè)連接操作代價(jià).本文采用網(wǎng)格劃分方法，將整個(gè)數(shù)據(jù)空間劃分成許多大小相等的網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格被稱為一個(gè)分區(qū)單元，并對(duì)每個(gè)分區(qū)單元進(jìn)行編碼，然后將數(shù)據(jù)投影到各個(gè)分區(qū)單元中，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)劃分.利用Z-order填充曲線對(duì)每個(gè)分區(qū)單元進(jìn)行編碼，從而更好地保持?jǐn)?shù)據(jù)之間的空間緊鄰關(guān)系，并通過Hash方式將每個(gè)分區(qū)單元映射給多個(gè)Executor，Z-order曲線編碼配合Hash的映射方案，可以讓Executor得到更均勻的任務(wù)映射，并且分區(qū)單元數(shù)量越多，數(shù)據(jù)分配的越均勻，有助于解決數(shù)據(jù)傾斜的問題.投影到分區(qū)單元中的多類空間數(shù)據(jù)對(duì)象會(huì)被作為Value值交給相應(yīng)Executor進(jìn)行處理.

圖1所示為一個(gè)劃分編碼的例子，整個(gè)數(shù)據(jù)空間被劃分為16個(gè)分區(qū)單元，采用Z-order填充曲線進(jìn)行編碼，編號(hào)依次從0～15.劃分之后分區(qū)單元連同投影到各個(gè)分區(qū)單元上的數(shù)據(jù)被分別映射給3個(gè)Executor任務(wù)進(jìn)行并行連接處理.

Fig. 1 Demonstration of data partition and encoding圖1 數(shù)據(jù)劃分與編碼示意圖

3.2 數(shù)據(jù)投影與復(fù)制操作

整個(gè)數(shù)據(jù)空間被劃分成多個(gè)網(wǎng)格單元后，空間連接對(duì)象需要根據(jù)其所在的位置被映射這些網(wǎng)格單元，然后分配給多個(gè)Executor并行執(zhí)行連接運(yùn)算，這首先涉及到數(shù)據(jù)的投影和復(fù)制問題.本文采用簡單策略，根據(jù)空間連接對(duì)象與網(wǎng)格單元的交疊情況進(jìn)行投影，如果空間對(duì)象和網(wǎng)格單元有相交則將其投影到相應(yīng)的網(wǎng)格中.在多路連接查詢處理過程中，生成的中間結(jié)果需要根據(jù)后續(xù)連接要求將其整體復(fù)制到相應(yīng)的網(wǎng)格單元，以進(jìn)行后續(xù)連接處理.下面詳細(xì)介紹空間對(duì)象投影和數(shù)據(jù)復(fù)制操作.

1) 空間對(duì)象投影.將空間數(shù)據(jù)對(duì)象根據(jù)其所在位置映射到相應(yīng)的網(wǎng)格單元中.設(shè)C=(c1,c2,…,cn)代表一個(gè)劃分，ci代表每一個(gè)網(wǎng)格單元；設(shè)R為一類待連接處理的空間對(duì)象集合.若一個(gè)空間對(duì)象u∈R，其MBR與網(wǎng)格單元ci(ci為該網(wǎng)格單元的Z-order編碼)有交疊，則將對(duì)象u映射到網(wǎng)格單元中ci中，并生成相應(yīng)鍵值對(duì)(ci,u)，如果一個(gè)空間對(duì)象和多個(gè)網(wǎng)格單元有交疊，則會(huì)形成多個(gè)鍵值對(duì).投影操作可以表示為

Project(u,C)→{(ci,u)},?i, s.t.u∩ci≠?.

(2)

2) 數(shù)據(jù)復(fù)制操作.在多路連結(jié)查詢處理中，需要多個(gè)數(shù)據(jù)集之間進(jìn)行多次連接，數(shù)據(jù)復(fù)制操作則主要是將當(dāng)前網(wǎng)格單元上的前1次連接的中間結(jié)果復(fù)制到相關(guān)的其他網(wǎng)格單元，從而進(jìn)行后續(xù)的連接操作，其結(jié)果與投影操作類似.若t∈T為連接中間結(jié)果集中的元組，t.u為將要進(jìn)行下一次空間連接的對(duì)象，則數(shù)據(jù)復(fù)制操作可以表示為

Replicate(t,C)→{(ci,t)},?i,t.u∩ci≠?.

(3)

圖2為投影與復(fù)制操作的示例，從圖2中可以看出，對(duì)象r1被投影到6號(hào)和12號(hào)網(wǎng)格單元，r2被投影到9號(hào)和12號(hào)單元，r3則被投影到9號(hào)和11號(hào)單元.即Project(r1,C)={(6,r1),(12,r1)},Project(r2,C)={(9,r2),(12,r2)}，Project(r3,C)={(9,r2),(11,r2)}.當(dāng)執(zhí)行r1,r2和r3依次進(jìn)行多路連接時(shí)，由于r2和網(wǎng)格單元9有交疊，因此網(wǎng)格單元12中的對(duì)象r1和r2的連接中間結(jié)果(r1,r2)要被復(fù)制到網(wǎng)格單元9中，從而形成鍵值對(duì)(9,(r1,r2))，實(shí)現(xiàn)與網(wǎng)格單元9中的空間對(duì)象r3的后續(xù)連接操作，避免了連接結(jié)果的丟失.

Fig. 2 An example of project and replicate operations圖2 投影與復(fù)制操作示例

3.3 多路空間連接查詢算法的總體流程

根據(jù)Spark并行分布式處理平臺(tái)特點(diǎn)及其編程模型，本文提出了基于Spark的多路空間數(shù)據(jù)連接查詢處理算法(BSMWSJ).該算法按照Spark中有向無環(huán)圖的思想，將算法中的每個(gè)操作作為有向無環(huán)圖中的節(jié)點(diǎn)，依次進(jìn)行連接操作.多路空間連接查詢Qn=Overlap(R1,R2,R3,…,Rn)，根據(jù)定義，可以表示為Qn=Overlap(…Overlap(Overlap(R1,R2),R3),…,Rn).

圖3為BSMWSJ多路空間連接查詢處理算法的處理流程，這里僅以4路空間連接Q4=Overlap(R1,R2,R3,R4)的處理過程為例來進(jìn)行說明.

Q4=Overlap(R1,R2,R3,R4)的多路空間連接查詢算法的總體處理流程主要包括4個(gè)操作步驟：

步驟1. 根據(jù)網(wǎng)格劃分編碼方法對(duì)R1,R2,R3,R4數(shù)據(jù)集進(jìn)行投影，并將編碼值作為Key值，將每個(gè)空間對(duì)象的標(biāo)識(shí)及其MBR等屬性信息作為Value值，形成一系列的鍵值對(duì)，并分別將數(shù)據(jù)集R1,R2,R3,R4的投影結(jié)果放到彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD1,RDD2,RDD3和RDD4中.

步驟2. 計(jì)算Overlap(R1,R2)，即對(duì)RDD1和RDD2執(zhí)行Cogroup操作，將RDD1和RDD2中的數(shù)據(jù)根據(jù)Key值聚集到一起得到RDD12，對(duì)RDD12中對(duì)象執(zhí)行空間連接運(yùn)算.在運(yùn)算過程中，首先利用邊界過濾策略對(duì)RDD12進(jìn)行過濾，去掉不可能有結(jié)果的數(shù)據(jù)對(duì)象，然后進(jìn)行實(shí)際空間連接運(yùn)算，執(zhí)行重復(fù)避免策略，并形成連接中間結(jié)果；對(duì)連接中間結(jié)果執(zhí)行數(shù)據(jù)復(fù)制操作，形成中間結(jié)果數(shù)據(jù)集RDDresult12.

Fig. 3 The processing flow of BSMWSJ multi-way join algorithm圖3 BSMWSJ多路連接算法處理流程

用一個(gè)例子來說明該復(fù)制操作的具體處理過程.假設(shè)2個(gè)空間對(duì)象r1∈R1，r2∈R2，若r1與r2有交疊，則說明它們是連接中間結(jié)果，此時(shí)利用復(fù)制操作Replicate計(jì)算出r2所跨的所有分區(qū)單元，并將其編碼作為Key值，將r1和r2的MBR屬性信息等組合在一起作為Value值，形成一組Key-Value鍵值對(duì)放到中間連接結(jié)果RDDresult12中.若r1與r2沒有交疊，則不進(jìn)行處理，這樣就避免了無用數(shù)據(jù)的復(fù)制，減少了后續(xù)計(jì)算代價(jià).

步驟3. 按照與步驟2相同的計(jì)算方法計(jì)算RDDresult12和RDD3之間的連接運(yùn)算，最終得到R1,R2,R3的連接結(jié)果RDDresult123.

步驟4.RDDresult123與RDD4執(zhí)行Cogroup操作，生成RDD1234，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行邊界過濾、連接運(yùn)算處理，并將結(jié)果直接輸出，形成RDDresult1234，并保存到HDFS文件系統(tǒng).由于是最后一步連接操作，故不在需要進(jìn)行復(fù)制操作.

上述為BSMWSJ多路空間連接算法的處理流程，從中可知除了開始和結(jié)束步驟，中間處理步驟是相同的，這也是由鏈?zhǔn)蕉嗦愤B接查詢的性質(zhì)決定的.

3.4 過濾策略

空間連接查詢處理通常由過濾和精化2個(gè)階段構(gòu)成，BSMWSJ算法主要是從減少數(shù)據(jù)復(fù)制和降低計(jì)算代價(jià)的角度出發(fā)，對(duì)過濾階段進(jìn)行優(yōu)化.在BSMWSJ算法中，多路連接實(shí)際上被拆分成多個(gè)2路連接來依次并行執(zhí)行連接運(yùn)算，在執(zhí)行連接運(yùn)算的過程中，采用邊界過濾策略，去掉不可能產(chǎn)生結(jié)果的元組，并僅對(duì)可能有結(jié)果的元組進(jìn)行復(fù)制，大大減少存儲(chǔ)和后續(xù)計(jì)算的代價(jià)，具體包括2種策略.

1) 邊界過濾.在進(jìn)行連接執(zhí)行過程中，利用前面已完成的連接結(jié)果來過濾即將要連接的數(shù)據(jù)集，即首先統(tǒng)計(jì)前1次已完成連接結(jié)果中相關(guān)連接對(duì)象的邊界MBR，并利用該MBR來過濾掉后續(xù)要連接數(shù)據(jù)集中不可能有結(jié)果的空間對(duì)象，從而減少后續(xù)連接計(jì)算代價(jià).具體操作可以表示為

Filter(ti,c)→{(c,ti)},?i, s.t.c.mbrs∩ti≠?，

(4)

其中，c代表一個(gè)分區(qū)單元，ti為劃分到分區(qū)單元c中的一個(gè)空間對(duì)象(ti∈T)，T為將要進(jìn)行連接的數(shù)據(jù)集.若Jc=R…S為分區(qū)單元c中已經(jīng)執(zhí)行完成的多次空間連接操的結(jié)果集，則c.mbrs為集合Jc中相對(duì)應(yīng)的集合S中的空間對(duì)象的邊界MBR.

圖4所示是一個(gè)邊界過濾的例子，其中3個(gè)數(shù)據(jù)集R,S,T依次進(jìn)行3路連接運(yùn)算RST，投影到網(wǎng)格單元3中的空間對(duì)象如圖4所示，RS的結(jié)果分別為(r1,s1),(r1,s2),(r1,s3)，可以得到本次連接結(jié)果集中的對(duì)應(yīng)S集合中的對(duì)象為s1,s2,s3，其邊界MBR為圖4中虛線所示，在與數(shù)據(jù)集T中對(duì)象進(jìn)行連接運(yùn)算時(shí)，可以直接過濾掉投影到網(wǎng)格單元3中的與該MBR不相交的空間對(duì)象t1,t4,t5，從而避免了這些空間對(duì)象分別與s1,s2,s3進(jìn)行連接運(yùn)算，大副減少了計(jì)算代價(jià).

Fig. 4 An example of boundary filtering圖4 邊界過濾示例

2) 復(fù)制階段過濾.在多路連結(jié)查詢處理過程中，需要對(duì)前1次連接處理之后的中間結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制操作，將其復(fù)制到其他可能會(huì)產(chǎn)生連接結(jié)果的網(wǎng)格單元中，執(zhí)行后續(xù)連接操作，避免丟失連接結(jié)果.在對(duì)中間連接結(jié)果復(fù)制中，僅對(duì)涉及跨網(wǎng)格連接對(duì)象的中間結(jié)果進(jìn)行復(fù)制，這樣減少了數(shù)據(jù)復(fù)制和計(jì)算量，提高了系統(tǒng)的整體性能.

設(shè)C=(c1,c2,…,cn)表示一個(gè)數(shù)據(jù)空間劃分，若某個(gè)網(wǎng)格單元cj∈C上，其前m個(gè)數(shù)據(jù)集的連接結(jié)果集合S=R1R2…Rm；則對(duì)于任意si∈S，si=(r1i,r2i,…,rm i)，若空間對(duì)象s.rm i與其他網(wǎng)格單元ck存在交疊，則保留si，并調(diào)用Replicate(si,ck)復(fù)制操作將其復(fù)制到ck網(wǎng)格單元，并生成相應(yīng)的鍵值對(duì)；否則將其過濾掉.具體操作可以表示為

Filter(si,cj)→{(si)},

?k,si.rm i∩ck≠?ck≠cj，

(5)

Replicate(si,ck)→{(ck,si)},

?k,si.rm i∩ck≠?ck≠cj.

(6)

在圖4的示例中，網(wǎng)格單元3中數(shù)據(jù)集R和S的連接結(jié)果內(nèi)僅有元組(r1,s2)中的s2對(duì)象和網(wǎng)格單元4相交疊，因此僅將(r1,s2)復(fù)制到網(wǎng)格單元4中，以便與數(shù)據(jù)集T中的空間對(duì)象進(jìn)行后續(xù)連接操作.可見這種復(fù)制階段的過濾策略能夠減少中間數(shù)據(jù)的復(fù)制量，從整體上減少了系統(tǒng)的計(jì)算代價(jià).

3.5 重復(fù)避免策略

在Spark環(huán)境下的多路空間連接查詢處理中，數(shù)據(jù)被劃分到多個(gè)網(wǎng)格單元中，進(jìn)行并行處理.由于在數(shù)據(jù)劃分編碼過程中，跨越多個(gè)分區(qū)的空間對(duì)象被投影到多個(gè)分區(qū)，并且對(duì)部分中間結(jié)果需要進(jìn)行復(fù)制，如果不采取措施，就會(huì)導(dǎo)致多個(gè)網(wǎng)格單元輸出相同的結(jié)果，這就需要進(jìn)行去重操作，從而增加系統(tǒng)開銷、降低了系統(tǒng)效率，因此需要進(jìn)行重復(fù)避免.在BSMWSJ算法中，采用了重復(fù)避免策略，僅讓一個(gè)網(wǎng)格單元來負(fù)責(zé)輸出結(jié)果，具體策略為在2個(gè)跨多個(gè)網(wǎng)格單元的空間對(duì)象進(jìn)行連接時(shí)，僅讓這2個(gè)空間對(duì)象相交疊而成的左下角交點(diǎn)所在的網(wǎng)格單元負(fù)責(zé)輸出連接結(jié)果，這樣就避免了結(jié)果的重復(fù)輸出，減少了后續(xù)處理代價(jià).

圖5所示為重復(fù)避免的例子，其中集合S中的對(duì)象s1被投影到其所交疊的網(wǎng)格單元2,3,6,8,9,12，R集合中的對(duì)象r1則被投影到網(wǎng)格單元3,6,9,12，r2對(duì)象被投影到了4個(gè)網(wǎng)格單元8,9,10,11中，如果不進(jìn)行重復(fù)避免，在進(jìn)行連接處理中，網(wǎng)格單元3,6,9,12就會(huì)輸出相同的連接結(jié)果(r1,s1)，而網(wǎng)格單元8和9也會(huì)輸出相同連接結(jié)果(r2,s1)，顯然出現(xiàn)了重復(fù).

Fig. 5 An example of duplication avoidance圖5 重復(fù)避免示例

根據(jù)所提出的重復(fù)避免策略，如圖5所示，對(duì)象交疊部分所形成的對(duì)象的右下角(圖5中點(diǎn)P和點(diǎn)Q)所在的網(wǎng)格單元負(fù)責(zé)輸出，即由網(wǎng)格單元3負(fù)責(zé)處理輸出r1和s1的連接結(jié)果，網(wǎng)格單元8負(fù)責(zé)處理輸出r2和s1的連接結(jié)果，顯然該策略避免了重復(fù)處理和結(jié)果的重復(fù)輸出，降低了計(jì)算代價(jià).

3.6 多路空間連接查詢處理算法

基于Spark分布式大數(shù)據(jù)處理框架，結(jié)合上述多路空間連接查詢處理思路，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了多路空間連接查詢處理算法.下面以3路空間連接查詢處理為例來給出具體的多路空間連接查詢處理算法，算法描述如算法1.

算法1. 多路空間連接查詢處理算法(BSMWSJ).

輸入:3類待連接數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)空間范圍、分區(qū)數(shù)量和輸出目錄(dataSet1,dataSet2,dataSet3,dataspaceRange,partitionNumber,outputFileDir)；

輸出:連接結(jié)果集.

① defprojectOperation(mbr:MBR,extend:MBR,partitionNumber:Int)={

②ZOrder.getZOrder(mbr,dataspaceRange,PartitionNumber).map(splitNum? (splitNum,mbr))}；

③ defcreateRdd(sc:SparkContext,filePath:String):RDD[(Int, MBR)]={

④sc.textFile(filePath).map(line?{

⑤ valmbr=MBR(line.split(" "))

⑥mbr.flatMap(cur?projectOperation(cur,dataspaceRange,partitionNumber))})}；

⑦RDD1=createRdd(sc,dataSet1)；

⑧RDD2=createRdd(sc,dataSet2)；

⑨RDD3=createRdd(sc,dataSet3)；

⑩RDDresult12=RDD1.cogroup(RDD2)；

3.7 算法正確性分析

鏈?zhǔn)蕉嗦房臻g連接查詢本質(zhì)是一個(gè)迭代求解的處理過程，本文提出的BSMWSJ算法同樣采用迭代方式來處理鏈?zhǔn)蕉嗦房臻g查詢;然而BSMWSJ算法充分利用了Spark處理架構(gòu)的并行處理特性，首先將各類數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，然后在劃分后的子空間中進(jìn)行并行迭代連接處理，從而從總體上提高了多路空間連接查詢的處理效率.下面以3路空間連接查詢S=R1R2R3為例來說明BSMWSJ算法的正確性.

根據(jù)BSMWSJ算法的查詢處理過程，首先將R1,R2和R3數(shù)據(jù)集投影到各個(gè)網(wǎng)格單元，由于采用簡單的投影策略，即只要某一空間對(duì)象Oi和某個(gè)網(wǎng)格單元Cj有交疊就將其投影到Cj中.因此只要2個(gè)空間對(duì)象a和b(a∈R1,b∈R2)存在相互交疊，則a和b必然被投影到相同的一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)格單元，由于采取重復(fù)避免策略，因此只由某個(gè)網(wǎng)格單元Ci負(fù)責(zé)進(jìn)行連接計(jì)算，并輸出連接結(jié)果(a,b)，同時(shí)(a,b)會(huì)被復(fù)制到與空間對(duì)象b有交疊的其他網(wǎng)格單元.在進(jìn)行后續(xù)第2次連接運(yùn)算中，元組(a,b)中的對(duì)象b又會(huì)和數(shù)據(jù)集R3中空間對(duì)象進(jìn)行空間連接運(yùn)算，其執(zhí)行過程與第1次空間連接類似，由于根據(jù)R2集合中對(duì)象的交疊情況對(duì)第1次的連接結(jié)果進(jìn)行了復(fù)制操作，因此不會(huì)發(fā)生丟解的情況，故本文提出的算法是正確的.

4 性能評(píng)價(jià)

為了驗(yàn)證本文所提出的多路空間連接查詢處理算法的有效性，在真實(shí)數(shù)據(jù)集和合成數(shù)據(jù)集上做了一系列實(shí)驗(yàn)，并和當(dāng)前最新的多路空間連接查詢處理算法ε-Controlled-Replicate進(jìn)行了比較分析.由于目前沒有找到有關(guān)基于Spark平臺(tái)的多路空間連接查詢處理算法的研究工作，而ε-Controlled-Replicate算法的研究內(nèi)容和目標(biāo)與本文提出的算法最相似，但該算法是在Hadoop環(huán)境下實(shí)現(xiàn)，為此在Spark下重新實(shí)現(xiàn)了該算法，并和本文提出的算法進(jìn)行了比較，下面就具體實(shí)驗(yàn)環(huán)境及結(jié)果對(duì)比情況進(jìn)行詳細(xì)說明.

4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)環(huán)境由15臺(tái)IBM PC機(jī)架式服務(wù)器組成的Spark集群構(gòu)成，其中1臺(tái)為管理節(jié)點(diǎn)，其余為計(jì)算節(jié)點(diǎn).每臺(tái)服務(wù)器的配置為E5-2620 CPU(6核，2.0 GHz)、32 GB內(nèi)存和6 TB的硬盤，每臺(tái)服務(wù)器都安裝了Centos6.4系統(tǒng)和相應(yīng)的Spark集群計(jì)算軟件.

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文采用真實(shí)數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)對(duì)算法的性能進(jìn)行了測試，真實(shí)數(shù)據(jù)來自Census2000 TIGER地圖文件數(shù)據(jù)集，其中道路數(shù)據(jù)的數(shù)量有2 092 079個(gè)，水文數(shù)據(jù)的數(shù)量為37 950個(gè).合成數(shù)據(jù)由腳本生成，模擬真實(shí)數(shù)據(jù)分布(高斯分布)，分別合成了3類數(shù)據(jù)集，3類數(shù)據(jù)集的大小相同，個(gè)數(shù)均為250萬個(gè)空間對(duì)象，整體數(shù)據(jù)空間范圍為100 000×100 000，每個(gè)空間對(duì)象的最大MBR為100×100.本文首先就網(wǎng)格劃分粒度、任務(wù)數(shù)量對(duì)BSMWSJ算法的影響進(jìn)行了分析，之后與ε-Controlled-Replicate算法進(jìn)行了比較，下面給出具體的實(shí)驗(yàn)結(jié)果.

1) 網(wǎng)格劃分粒度對(duì)算法性能的影響

由于數(shù)據(jù)實(shí)際分布存在數(shù)據(jù)傾斜的現(xiàn)象，因此數(shù)據(jù)空間的不同劃分粒度對(duì)算法的性能具有一定的影響，因此選擇合適的劃分粒度至關(guān)重要.圖6為3組數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)分別為300萬、450萬和600萬個(gè)空間對(duì)象，采用BSMWSJ算法執(zhí)行3路空間連接時(shí)，其執(zhí)行時(shí)間隨劃分粒度的變化情況.

Fig. 6 Execution time of BSMWSJ with the number of grid cells圖6 BSMWSJ算法執(zhí)行時(shí)間隨網(wǎng)格單元數(shù)量變化情況

從圖6可以看出，隨著劃分粒度的增大，連接查詢執(zhí)行時(shí)間逐漸變小，到一定程度后又開始增大.這是因?yàn)閯澐至６刃r(shí)，由于存在數(shù)據(jù)傾斜導(dǎo)致數(shù)據(jù)分配不均勻，個(gè)別任務(wù)的運(yùn)行時(shí)間較長，影響了整體的性能.當(dāng)劃分粒度變大時(shí)，網(wǎng)格單元中的數(shù)據(jù)對(duì)象能夠更加均勻地分配給任務(wù)去執(zhí)行，因而時(shí)間減少，但隨著劃分的網(wǎng)格數(shù)量的進(jìn)一步增加，就導(dǎo)致了跨網(wǎng)格單元對(duì)象越來越多，造成投影和復(fù)制的數(shù)據(jù)量大大增加，從而造成了計(jì)算量的增加，因此劃分粒度要適合，這里選擇劃分4 096個(gè)網(wǎng)格單元為最佳選擇.

2) 執(zhí)行時(shí)間隨任務(wù)數(shù)量的變化情況

Spark環(huán)境下，通常任務(wù)數(shù)越多表示并行度越高，執(zhí)行時(shí)間就越快.圖7是網(wǎng)格單元數(shù)為64的情況下，在3組不同大小的數(shù)據(jù)集(分別為300萬、450萬和600萬個(gè)空間對(duì)象)上分別執(zhí)行BSMWSJ算法時(shí)，當(dāng)并行任務(wù)數(shù)量不同時(shí)的算法執(zhí)行時(shí)間變化情況.

Fig. 7 Execution time of BSMWSJ with the number of tasks圖7 BSMWSJ算法執(zhí)行時(shí)間隨任務(wù)數(shù)量的變化情況

從圖7可以看出，當(dāng)數(shù)據(jù)量一定時(shí)，隨著任務(wù)個(gè)數(shù)的增加，執(zhí)行時(shí)間下降，但下降的幅度慢慢趨緩，到一定程度后，執(zhí)行時(shí)間不再下降，這主要是由于任務(wù)的開啟會(huì)帶來一定的代價(jià)，增加任務(wù)的數(shù)量能夠提高算法的并行度，降低查詢的響應(yīng)時(shí)間，但這種降低并不是線性的.這也說明在數(shù)據(jù)集大小一定的情況下，任務(wù)的數(shù)量不一定越多越好，因此任務(wù)數(shù)量要適當(dāng).

3) 算法性能比較

圖8是網(wǎng)格單元個(gè)數(shù)為64、Spark任務(wù)數(shù)為64時(shí)2種算法的執(zhí)行時(shí)間隨數(shù)據(jù)集大小變化的情況.從中可以看出，2種算法的執(zhí)行時(shí)間都隨著數(shù)據(jù)集數(shù)量的增加而增大，這和理論預(yù)期是一致的.然而BSMWSJ算法明顯優(yōu)于ε-Controlled-Replicate算法，這是因?yàn)锽SMWSJ算法在投影和復(fù)制操作中進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化，在連接處理中采用了邊界過濾方法進(jìn)行過濾，減少了數(shù)據(jù)復(fù)制操作的數(shù)量，從而降低了實(shí)際計(jì)算代價(jià).

Fig. 8 Comparison of execution time with different dataset size圖8 不同數(shù)據(jù)量下算法執(zhí)行時(shí)間比較

圖9是當(dāng)空間數(shù)據(jù)對(duì)象大小增大情況下2種算法的執(zhí)行時(shí)間變化情況比較，其中3類空間連接數(shù)據(jù)對(duì)象的數(shù)量分別為200萬個(gè)，共計(jì)600萬個(gè)空間對(duì)象，劃分的網(wǎng)格單元數(shù)量為64個(gè)，任務(wù)個(gè)數(shù)為64，空間對(duì)象的最大MBR依次設(shè)置為100×100到500×500.

Fig. 9 Comparison of execution time with max length of MBR圖9 不同MBR最大長度下的運(yùn)行時(shí)間比較

從圖9可以看出，2種算法的執(zhí)行時(shí)間隨著空間對(duì)象MBR最大長度的增加而快速增加，這主要是由于當(dāng)空間對(duì)象的MBR增大時(shí)，對(duì)象之間的交疊增加，投影和復(fù)制的數(shù)據(jù)對(duì)象就會(huì)越來越多，其計(jì)算量必然大幅增大，從而造成執(zhí)行時(shí)間的大幅增加.

圖10是在真實(shí)數(shù)據(jù)集上執(zhí)行3路空間連接查詢，3個(gè)數(shù)據(jù)集中空間對(duì)象個(gè)數(shù)分別為200萬、3.7萬和200萬，網(wǎng)格單元個(gè)數(shù)為64時(shí)，2種算法的執(zhí)行時(shí)間隨著任務(wù)數(shù)量變化的情況比較.

Fig. 10 Execution time of the algorithms varying with the number of tasks圖10 算法執(zhí)行時(shí)間隨任務(wù)數(shù)量變化情況

從圖10中可以看出，隨著空間任務(wù)個(gè)數(shù)的增加，查詢執(zhí)行時(shí)間快速下降，但下降的幅度慢慢趨緩，到一定程度后執(zhí)行時(shí)間不再下降，這主要是由于任務(wù)的開啟會(huì)帶來一定的代價(jià)造成的，這同理論分析相一致.但從2種算法執(zhí)行時(shí)間比較來看，本文提出的BSMWSJ算法要優(yōu)于ε-Controlled-Replicate，這主要是由于BSMWSJ算法采取的數(shù)據(jù)投影方式避免了數(shù)據(jù)的大量復(fù)制，其邊界過濾策略能夠過濾掉一部分不會(huì)成為結(jié)果的對(duì)象，降低了計(jì)算和通信代價(jià).

從2個(gè)方面的比較可以看出，BSMWSJ算法的性能明顯要高優(yōu)于ε-Controlled-Replicate算法.

5 總 結(jié)

本文針對(duì)現(xiàn)有云環(huán)境下的多路空間連接查詢處理算法存在的性能優(yōu)化方面的不足，提出了一種基于Spark的多路空間連接算法BSMWSJ，該算法采用網(wǎng)格劃分方法對(duì)數(shù)據(jù)空間進(jìn)行劃分，并基于空間對(duì)象所在的位置來進(jìn)行數(shù)據(jù)投影和復(fù)制，計(jì)算過程中采用邊界過濾方法來過濾掉無用的連接對(duì)象，并通過縮小復(fù)制范圍來減少連接對(duì)象的多余復(fù)制，從而減少算法的計(jì)算代價(jià).實(shí)驗(yàn)表明:本文所提出的多路空間連接查詢處理算法要明顯優(yōu)于ε-Controlled-Replicate算法，并具有良好的性能和擴(kuò)展性.在后續(xù)工作中將進(jìn)行更大規(guī)模的實(shí)驗(yàn)研究，并進(jìn)一步改進(jìn)相關(guān)算法，大幅提高數(shù)據(jù)投影、復(fù)制和過濾的效果，從而提高算法性能，同時(shí)也將考慮結(jié)合索引技術(shù)來進(jìn)一步提高算法的性能.

[1]Apache. Apache SparkTMis a fast and general engine for large-scale data processing[EBOL]. 2012[2016-07-26]. http:spark.apache.org

[2]Afrati F N, Ullman J D. Optimizing multiway joins in a Map-Reduce environment[J]. IEEE Trans on Knowledge and Data Engineer, 2011, 23(9): 1282-1298

[3]Lin Yuting, Agrawal D, Chen Chun, et al. Llama: Leveraging columnar storage for scalable join processing in the MapReduce framework[C]Proc of the 2011 ACM SIGMOD Int Conf on Management of Data. New York: ACM, 2011: 961-972

[4]Jiang Dawei, Tung A K H, Chen Gang. MAP-JOIN-REDUCE: Toward scalable and efficient data analysis on large clusters[J]. IEEE Trans on Knowledge and Data Engineering, 2011, 23(9): 1299-1311

[5]Wang Xiaojun, Sun Hui. Research of optimizing multiway joins based on MapReduce[J]. Computer Technology & Development, 2013, 23(6): 59-66 (in Chinese)(王曉軍, 孫惠. 基于MapReduce的多路連接優(yōu)化方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展, 2013, 23(6): 59-66)

[6]Slagter K, Hsu C, Chung Y, et al. SmartJoin: A network-aware multiway join for MapReduce[J]. Cluster Computing, 2014, 17(3): 629-641

[7]Wang Jingfen, Peng Zhixing. Research of optimization algorithm for multi-way spatial Join[J]. Journal of Chinese Computer Systems, 2013, 34(11): 2431-2436 (in Chinese)(汪璟玢, 彭志星. 多路空間連接優(yōu)化算法研究[J]. 小微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng), 2013, 34(11): 2431-2436)

[8]Gupta H, Chawda B, Negi S, et al. Processing multi-way spatial joins on Map-Reduce[C]Proc of the 16th Int Conf on Extending Database Technology. New York: ACM, 2013: 113-124

[9]Gupta H, Chawda B.ε-Controlled-Replicate: An improved controlled-replicate algorithm for multi-way spatial join processing on map-reduce[C]Proc of the 15th Int Conf on Web Information Systems Engineering. Berlin: Springer, 2014: 278-293

[10]Luo Wuman, Tan Haoyu, Mao Huajian, et al. Efficient similarity joins on massive high-dimensional datasets using MapReduce[C]Proc of the 13th IEEE Int Conf on Mobile Data Management. Piscataway, NJ: IEEE, 2012: 1-10

[11]Ma Youzhong, Meng Xiaofeng, Wang Shaoya. Parallel similarity joins on massive high-dimensional data using MapReduce[J]. Concurrency & Computation Practice & Experience, 2015, 28(1): 166-183

[12]Kim Y, Shim K. Parallel Top-ksimilarity join algorithms using MapReduce[C]Proc of the 28th IEEE Int Conf on Data Engineering. Piscataway, NJ: IEEE, 2012: 510-521

[13]Vernica R, Carey M, Li C. Efficient parallel set-similarity joins using MapReduce[C]Proc of the 2010 ACM SIGMOD Int Conf on Management of Data. New York: ACM, 2010: 495-506

[14]Ma Youzhong, Meng Xiaofeng. Set similarity join on massive probabilistic data using MapReduce[J]. Distributed and Parallel Databases, 2014, 32(3): 447-464

[15]Okcan A, Riedewald M. Processing theta-joins using MapReduce[C]Proc of the 2011 ACM SIGMOD Int Conf anaon Mgement of Data. New York: ACM, 2011: 949-960

[16]Pan Wei, Li Zhanhuai, Chen Qun, et al. An optimization for processing MapReduce-based asymmetric fragment and replicate join[J]. Journal of Computer Research and Development, 2012, 49(l): 296-302 (in Chinese)(潘巍, 李戰(zhàn)懷, 陳群, 等. 面向MapReduce的非對(duì)稱分片復(fù)制連接算法優(yōu)化技術(shù)研究[J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2012, 49(1): 296-302)

[17]Bian Haoqiong, Chen Yueguo, Du Xiaoyong, et al. Equi-join optimization on Spark[J]. Journal of East China Normal University: Natural Science, 2014, 2014(5): 263-280 (in Chinese)(卞昊穹, 陳躍國, 杜小勇, 等. Spark上的等值連接優(yōu)化[J]. 華東師范大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2014, 2014(5): 263-280)

[18]Wang Kai, Han Jizhong, Tu Bibo, et al. Accelerating spatial data processing with mapreduce[C]Proc of the 16th IEEE Int Conf on Parallel and Distributed Systems. Piscataway, NJ: IEEE, 2010: 229-236

[19]Zhang Shubin, Han Jizhong, Liu Zhiyong, et al. Spatial queries evaluation with MapReduce[C]Proc of the 8th IEEE Int Conf on Grid and Cooperative Computing. Piscataway, NJ: IEEE, 2009: 287-292

[20]Zhang Shubin, Han Jizhong, Liu Zhiyong, et al. Sjmr: Parallelizing spatial join with MapReduce on clusters[C]

Proc of 2009 IEEE Int Conf on Cluster Computing and Workshops. Piscataway, NJ: IEEE, 2009

[21]Qiao Baiyou, Zhu Hunhai, Shen Muchuan, et al. A boundary filtering based spatial join query processing optimization algorithm[C]Proc of the 12th Int Conf on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. Piscataway, NJ: IEEE, 2015: 1764-1769

[22]Sun Li, Li Jing, Liu Guohua. Join strategy optimization in column storage based query[J]. Journal of Computer Research and Development, 2013, 50(8): 1647-1656 (in Chinese)(孫莉, 李靜, 劉國華. 列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)查詢中的連接策略優(yōu)化方法[J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展, 2013, 50(8): 1647-1656)

[23]Zhou Guliang, Sa Churila, Zhu Yongli. Star join algorithm based on multi-dimensional bloom filter in Spark[J]. Journal of Computer Applications, 2016, 36(2): 353-357 (in Chinese)(周國亮, 薩初日拉, 朱永利. Spark環(huán)境下基于多維布隆過濾器的星型連接算法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2016, 36(2): 353-357)

Qiao Baiyou, born in 1970. PhD and associate professor in Northeastern University. Member of CCF. His main research interests include cloud computing, virtualization technology, big data and spatial data management.

Zhu Junhai, born in 1989. Master. His main research interests include big data management and spatial data management.

Zheng Yujie, born in 1993. Master candidate. Her main research interests include big data management and spatial data management.

Shen Muchuan, born in 1992. Master. His main research interests include cloud computing, virtualization technology and big data.

Wang Guoren, born in 1966. Professor and PhD supervisor in Northeastern University. Senior member of CCF. His main research interests include cloud computing, big data, memory computing, and database theory.

A Multi-Way Spatial Join Querying Processing Algorithm Based on Spark

Qiao Baiyou1,2, Zhu Junhai1, Zheng Yujie1, Shen Muchuan1, and Wang Guoren1

1(SchoolofComputerScienceandEngineering,NortheasternUniversity,Shenyang110819)2(DepartmentofComputerScience,BrighamYoungUniversity,Provo,Utah,USA84602)

Aiming at the problem of spatial join query processing in cloud computing systems, a multi-way spatial join query processing algorithm BSMWSJ is proposed, which is based on Spark platform. In this algorithm, the whole data space is divided into grid cells with the same size by grid partition method, and spatial objects in each type data set are distributed into these grid cells according to their spatial locations. Spatial objects in different grid cells are processed in parallel. In multi-way spatial join query processing, a boundary filtering method is proposed to filter the useless data, which calculates the MBRs of the candidate results generated by the previous join processing, and uses these MBRs to filter the subsequent join data sets. This allows it to filter out the useless spatial objects, and reduce the redundant projection and replication of spatial objects. At the same time, a duplication avoidance strategy is applied to reduce the outputs of redundant results, and further minimizes the cost of the subsequent join processing. Many experiments on synthetic and real data sets show that the proposed multi-way spatial join query processing algorithm BSMWSJ has obvious advantages and better performance than the existing multi-way spatial join query processing algorithms.

cloud computing; Spark platform; multi-way spatial join query; boundary filtering; duplication avoidance

2016-08-02；

2016-10-20

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61073063,61332006)；國家海洋公益性行業(yè)科研專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目(201105033) This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61073063, 61332006) and the National Marine Industry Research Special Funds for Public Welfare Projects (201105033).

TP311.13