| 基于数据仓库的4G地学空间数据集成技术研究 |
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| 引用本文： | 魏红雨,路来君,郝满,郝琳琳.基于数据仓库的4G地学空间数据集成技术研究[J].吉林大学学报(信息科学版),2014,32(3):293-297. |
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| 作者姓名： | 魏红雨 路来君 郝满 郝琳琳 |
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| 作者单位： | 1. 吉林大学 a. 地球科学学院, 长春 130061; b. 计算机科学与技术学院, 长春 130012； 2. 黄河水利职业技术学院 水资源工程系, 河南 开封 475003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（41272360） |
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| 摘 要： | 针对多源、 海量、 异构分布的4G地学空间数据集成难题, 在分析联邦数据库、 中间件集成、 数据仓库等常用数据集成方法优劣的基础上, 提出基于数据仓库与中间件的地学数据集成管理模式； 以JB地区2005年度矿区及所属矿山的10种矿产作为数据源, 构建基于SQL(Structured Query Language) Server的面向服务的体系结构进行验证。结果表明, 该模式既能满足4G地学空间数据异构分布、 网络化传输的特点, 又能满足数据更新快、 实时一致性高的要求, 便于在云平台上实现。
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| 关 键 词： | 4G地学空间数据 数据集成技术 数据仓库 |
| 收稿时间： | 2014-03-13 |
Research on 4 G Geological Spatial Data Integration Technology Based on Data Warehouse |
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| WEI Hongyu,LU Laijun,HAO Man,HAO Linlin.Research on 4 G Geological Spatial Data Integration Technology Based on Data Warehouse[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2014,32(3):293-297. |
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| Authors: | WEI Hongyu LU Laijun HAO Man HAO Linlin |
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| Institution: | 1a. College of Earth Sciences, Jilin University, Changchun 130061; 1b. College of Computer Sciences and Technology, Jilin University,Changchun 130012, China; 2. Department of Water Resources Engineering, Yellow River Conservancy Technical Institute, Kaifeng 475003, China |
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| Abstract: | According to the integration difficulties of the multi-sources mass isomerism and distribution 4 G geological spatial data, the merits of three commonly used technologies of federated-database middleware and data-warehouse is demenstrated, geoscience data integration and management model based on data warehouse and middleware is proposed; with 10 minerals of baishan mining area in Jilin province in 2005 year as data sources, the SOA（ Service-Oriented Architecture） is designed based on SQL（ Structured Query Language） Server to verify. The results show that the architecture is suitable for heterogeneous distribution and network transmission condition, can satisfy the requirement of data update fast and real-time consistency condition, and is easy to implement on cloud platform. |
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| Keywords: | 4 G geological spatial data data integration technology data warehouse |
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