研究基于时空特征的监测视频大数据在HBase中的关联查询

针对传统的时空索引构建、维护困难且实时查询效率低等问题，提出基于HBase的时空索引构造方法。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，可有效解决传统的时空索引构建、维护困难的缺陷。针对传统的时空索引实时查询效率低的问题，提出了基于Z曲线的时空关联查询算法。该算法对查询空间计算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，提出的基于HBase的时空索引构造方法索引插入效率更高，提出的基于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。