第一章
大量のデータ（ボリューム）を生成する大規模空間データ、更新速度（速度）、多くの種類のデータ（品種）、低密度の値（値）は、大きなデータ空間マークの時代の等「4V」特性。
データは、多くの場合、地理情報システム（GIS）とみなされている「血。」ビッグデータ・スペースの上昇は、だけでなく、伝統的なGIS業界の変化をもたらしました。現在、リモートセンシングデータのフィールドで性能計算データ「の取得、保管、編成、分析、可視化、アプリケーションの」体系的なインターネットの一つとしてのセットから大、初期形成は、クラウドベースのストレージを持って、リモートセンシング画像です。
しかし、ベクトルデータの面で大規模な研究はガオを置くことには至っていません。一方で、大規模なベクトルデータのためには、多くの場合、共有の難しさ、研究の比較的少数の巧妙なアプリケーションのための大規模なベクトルデータで、その結果、国民経済、国防や特殊要因の他のインフラ建設に関連している。一方で、既存の商用GIS空間データに基づいて、ビッグデータ管理機能ベクトルのための管理プラットフォームは、限界付近にも国家の産業アプリケーションのニーズを満たすことができません。そこで、本研究では、一方で、大規模なベクトルの研究の問題のアプリケーションは、だけでなく、空間的なビッグデータソフトウェア製品の開発を推進し、保存、管理、可視化するために、大規模なデータをキーテクノロジーを実行するために、「宇宙のビッグデータの時代」の文脈で行われましたまた、それは重要な理論的な意義を持っています。そのため、Hadoopのビッグデータ主流の技術プラットフォームをベースと、ガオは、このようなピラミッドモデルパラレルビルなどの分散空間インデックスとベクトルデータパラレル変換、パラレル問合せスペース、大規模なベクトルデータを研究するために、効果的な管理のために、クラウド・ストレージ・モデルを大規模ベクトルデータプロバイダに言及しますキー技術的な問題は、アプリケーションデータの有効リフトオフ、情報システム、±サービスのサポート能力と国家戦略の実施を強化するために科学技術のための強力なサポートを提供し、大規模なベクトルデータの管理ニーズに対応するために、本論文では、重要なアプリケーションの価値を持っています。