公开(公告)号：CN110287215A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910419189.0

申请日：2019-05-20

Applicant: 湖南大学

Inventor： 吴帆 ,  封旗杰 ,  周旭 ,  姜文君 ,  李肯立 ,  李克勤

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/2458 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提供了一种基于希尔伯特曲线的大规模区域目标实时查询方法。提供相互连接的数据源服务器、大数据集群及缓存服务器，大数据集群包括kafka服务器及Spark streaming服务器。步骤如下：步骤一，数据源服务器接收数据源发送的位置信息；步骤二，数据源服务器向kafka服务器传输位置信息，kafka服务器将位置信息存储于缓存服务器并生成kafka消息队列；步骤三，Spark streaming服务器从kafka消息队列中拉取位置信息，并利用Google S2算法实时计算目标单位在位置信息周围的数量及距离，并生成查询结果；步骤四，Spark streaming服务器将查询结果储存至缓存服务器，并通过SSM技术将查询结果渲染。与相关技术相比，本发明提供的基于希尔伯特曲线的大规模区域目标实时查询方法，计算范围更精准，查找效率高。