Processing All k-Nearest Neighbor Queries in Hadoop
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DOI：
10.1007/978-3-642-32281-5_34
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发表时间：
2012-08
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Takuya Yokoyama;Y. Ishikawa;Yu Suzuki
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Takuya Yokoyama;Y. Ishikawa;Yu Suzuki
最近邻查询是空间数据库中最基本的查询类型之一，它从数据库中检索最近的k个点。类k-最近邻查询（AkNN query）是ak-NN查询的一种变体，它在查询过程中确定数据集中每个点的k-最近邻。在本文中，我们提出了一种在Hadoop中处理AkNN查询的方法。我们将给定的空间分解成单元格，并使用MapReduce框架以分布式和并行的方式执行查询。利用目标数据点的分布统计信息，我们的方法可以有效地处理给定的查询。
Ak-nearest neighbor (k-NN) query, which retrieves nearestkpoints from a database is one of the fundamental query types in spatial databases. Anall k-nearest neighbor query(AkNN query), a variation of ak-NN query, determines thek-nearest neighbors for each point in the dataset in a query process. In this paper, we propose a method for processing AkNN queries inHadoop. We decompose the given space into cells and execute a query using the MapReduce framework in a distributed and parallel manner. Using the distribution statistics of the target data points, our method can process given queries efficiently.