Τα Χωρικά Δεδομένα αναφέρονται σε δεδομένα που σχετίζονται με τη θέση ή τη γεωγραφική τοποθεσία αντικειμένων και στοιχείων υπεράνω, υπό ή επί της επιφάνειας της γης. Τέτοια δεδομένα, συχνά ονομάζονται γεωχωρικά δεδομένα, εμφανίζονται σε εφαρμογές σχετικές με τη γεωγραφία. Καθημερινά, πολυπληθείς εφαρμογές και πηγές δημιουργούν εκρηκτικούς όγκους δεδομένων με χωρικά χαρακτηριστικά ή με σχετική γεωχωρική πληροφορία. Αισθητήρες, εφαρμογές σε κινητά τηλέφωνα, αυτοκίνητα, συσκευές GPS, μη επανδρωμένα εναέρια οχήματα (UAV), πλοία, αεροπλάνα, τηλεσκόπια, ιατρικές συσκευές, διαδικτυακές εφαρμογές, κοινωνικά δίκτυα και συσκευές διαδικτύου των αντικειμένων (IoT) αποτελούν παραδείγματα τέτοιων εφαρμογών και πηγών.Η επεξεργασία των χωρικών δεδομένων είναι δυσκολότερη σε σχέση με τα δεδομένα των παραδοσιακών εφαρμογών (π.χ. ονόματα, αριθμοί, ημερομηνίες, κλπ.) και έχουν υπολογιστικές υψηλότερες απαιτήσεις. Επιπλέον, ο μεγάλος όγκος των χωρικών δεδομένων στις σύγχρονες εφαρμογές απαιτεί τη χρήση συστημάτων πολλαπλών κόμβων για την επεξεργασία τους. Μεταξύ αυτών, τα παράλληλα και κατανεμημένα συστήματα χωρίς διαμοίραση (shared-nothing) που βασίζονται στο μοντέλο MapReduce και/ή στα Ανθεκτικά Κατανεμημένα Σύνολα Δεδομένων (Resilient Distributed Datasets RDDs) απαντώνται συχνά στις ερευνητικές προσπάθειες.Η αποτελεσματική διαχείριση των μεγάλων χωρικών δεδομένων απαιτεί αποτελεσματική επεξεργασία των υπολογιστικά απαιτητικών χωρικών ερωτημάτων. Τα ακόλουθα χωρικά ερωτήματα εφαρμόζονται σε δυο σύνολα δεδομένων και συνδυάζουν ερωτήματα ζεύξης (join queries), καθώς όλοι οι δυνατοί συνδυασμοί που σχηματίζονται από αυτά τα σύνολα δεδομένων είναι υποψήφιοι για το τελικό αποτέλεσμα, και ερωτήματα εγγυτέρων γειτόνων (nearest neighbor queries), καθώς το τελικό αποτέλεσμα διαμορφώνεται σύμφωνα με ένα κριτήριο γειτονικότητας.1. Το Ερώτημα των K Εγγυτέρων Ζευγών (K Closest-Pairs Query, KCPQ): για κάθε πιθανό ζεύγος στοιχείων από τα δυο σύνολα δεδομένων, ανακαλύπτει τα K ζεύγη μετις μικρότερες αποστάσεις μεταξύ των στοιχείων τους.2. Το Ερώτημα Ζεύξης Απόστασης (Distance Join Query, DJQ): είναι ένα είδος ερωτήματος εγγυτέρων ζευγών το οποίο, για κάθε πιθανό ζεύγος στοιχείων από τα δυοσύνολα δεδομένων, επιστρέφει τα ζεύγη με αποστάσεις μικρότερες από μια δοσμένη απόσταση.3. Το Ερώτημα Όλων των K Εγγυτέρων Γειτόνων (All K Nearest Neighbor Query, AKNNQ), που ονομάζεται κσι Ζεύξη K Εγγυτέρων Γειτόνων (K NearestNeighbor Join): επιστρέφει τους K εγγύτερους γείτονες στο ένα σύνολο για κάθε στοιχείο του άλλου συνόλου.4. Το Ερώτημα Ομάδας K Εγγυτέρων Γειτόνων (Group (K) Nearest-Neighbor(s) Query, GKNNQ): επιστρέφει K στοιχεία από το ένα σύνολο με το μικρότερο άθροισμα αποστάσεων προς κάθε στοιχείο του άλλου συνόλου.Παρόλο που οι αφελείς αλγόριθμοι για τα παραπάνω ερωτήματα είναι απλοί, πάσχουν από υπερβολικό κόστος υπολογισμού, αποθήκευσης ενδιάμεσου αποτελέσματος και δικτυακής επικοινωνίας και χαμηλής εξισορρόπισης φορτίου μεταξύ των υπολογιστικών κόμβων, ιδιαίτερα σε ένα κατανεμημένο περιβάλλον. Σε αυτή τη διατριβή, επικεντρωνόμαστε σε σημειακά δεδομένα και χρησιμοποιούμε τεχνικές για γρηγορότερους και λιγότερους υπολογισμούς, περικοπή των μη αναγκαίων υπολογισμών, εκμετάλλευση της τοπικότητας και της κατανομής των δεδομένων, καλύτερης εξισορρόπησης του φορτίου μεταξύ των υπολογιστικών κόμβων και βελτιστοποίησης της ποσότητας των δεδομένων που διακινούνται μεταξύ των κόμβων. Με αυτά τα εφόδια,1. αναπτύσσουμε τους πρώτους KCPQ και DJQ αλγορίθμους για το Apache Spark, ένα δημοφιλές σύστημα παράλληλης και κατανεμημένης επεξεργασίας το οποίο έχει προσελκύσει την προσοχή εξαιτίας των δυνατοτήτων υπολογισμού εντός μνήμης,2. αναπτύσσουμε AKNNQ αλγορίθμους για το Apache Hadoop, το πρώτο ευρέως αποδεκτό σύστημα που υλοποιεί το μοντέλο MapReduce,3. αναπτύσσουμε τους πρώτους GKNNQ αλγορίθμους για το Apache Hadoop και το SpatialHadoop, μια επέκταση ειδικά σχεδιασμένη να διαχειρίζεται μεγάλα σύνολα χωρικώνδεδομένων,4. για κάθε ένα από τα παραπάνω ερωτήματα, διενεργούμε εκτεταμένα πειράματα για να εξάγουμε τις καλύτερες ρυθμίσεις των παραμέτρων για κάθε αλγόριθμο και νασυγκρίνουμε την αποτελεσματικότητα των διαφόρων εναλλακτικών αλγορίθμων που αναπτύξαμε και εκείνων της βιβλιογραφίας (για τις περιπτώσεις εκείνες όπου τέτοιοιαλγόριθμοι προϋπήρχαν).
Estimating Canopy Fuel Attributes from Low-Density LiDAR