Logo
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Ελληνικά 
    • English
    • Ελληνικά
    • Deutsch
    • français
    • italiano
    • español
  • Σύνδεση
Προβολή τεκμηρίου 
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
  •   Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
  • Επιστημονικές Δημοσιεύσεις Μελών ΠΘ (ΕΔΠΘ)
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ.
  • Προβολή τεκμηρίου
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Ιδρυματικό Αποθετήριο Πανεπιστημίου Θεσσαλίας
Όλο το DSpace
  • Κοινότητες & Συλλογές
  • Ανά ημερομηνία δημοσίευσης
  • Συγγραφείς
  • Τίτλοι
  • Λέξεις κλειδιά

SliceNBound: Solving closest pairs and distance join queries in apache spark

Thumbnail
Συγγραφέας
Mavrommatis G., Moutafis P., Vassilakopoulos M., García-García F., Corral A.
Ημερομηνία
2017
Γλώσσα
en
DOI
10.1007/978-3-319-66917-5_14
Λέξη-κλειδί
Database systems
Information systems
Query languages
Closest-pairs query
Data partitioning
Distance join query
Processing technique
Spatial awareness
Spatial computations
Spatial datasets
Spatial query processing
Parallel processing systems
Springer Verlag
Εμφάνιση Μεταδεδομένων
Επιτομή
The (K) Closest-Pair(s) Query, KCPQ, consists in finding the (K) closest pair(s) of objects between two spatial datasets. Recently, several systems that enhance Apache Spark with spatial-awareness have been presented, providing a variety of queries for spatial computation, but not the KCPQ. Since queries are of different nature and one processing technique does not fit all cases, we need specialized algorithms for specific queries that exploit the power provided by parallel systems such as Apache Spark. This paper addresses the problem of answering the KCPQ in Apache Spark, by presenting such a specialized, fast algorithm that can easily be imported in any, spatial-oriented or general, Spark-based system. Furthermore, it presents a variant of this algorithm that solves the Distance Join Query. Experiments and comparison to other solutions indicate that our method is fast and efficient. © 2017, Springer International Publishing AG.
URI
http://hdl.handle.net/11615/76441
Collections
  • Δημοσιεύσεις σε περιοδικά, συνέδρια, κεφάλαια βιβλίων κλπ. [19735]

Related items

Showing items related by title, author, creator and subject.

  • Thumbnail

    Extended OQL for object oriented parallel query processing 

    Fountoukis, S. G.; Bekakos, M. P. (2007)
    Herein, an extension to the object query language (OQL) for incorporating binary relational expressions is investigated. The extended query language is suitable for query submissions to an object oriented database, whose ...
  • Thumbnail

    The K group nearest-neighbor query on non-indexed RAM-resident data 

    Roumelis G., Vassilakopoulos M., Corral A., Manolopoulos Y. (2016)
    Data sets that are used for answering a single query only once (or just a few times) before they are replaced by new data sets appear frequently in practical applications. The cost of buiding indexes to accelerate query ...
  • Thumbnail

    Nearest Neighbor Algorithms using xBR-Trees 

    Roumelis, G.; Vassilakopoulos, M.; Corral, A. (2011)
    One of the common queries in spatial databases is the (K) Nearest Neighbor Query that discovers the (K) closest objects to a query object. Processing of spatial queries, in most cases, is accomplished by indexing spatial ...
htmlmap 

 

Πλοήγηση

Όλο το DSpaceΚοινότητες & ΣυλλογέςΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιάΑυτή η συλλογήΑνά ημερομηνία δημοσίευσηςΣυγγραφείςΤίτλοιΛέξεις κλειδιά

Ο λογαριασμός μου

ΣύνδεσηΕγγραφή (MyDSpace)
Πληροφορίες-Επικοινωνία
ΑπόθεσηΣχετικά μεΒοήθειαΕπικοινωνήστε μαζί μας
Επιλογή ΓλώσσαςΌλο το DSpace
EnglishΕλληνικά
htmlmap