[发明专利]一种地理空间数据在云计算平台上的负载均衡方法

权利要求书

1.一种地理空间数据在云计算平台上的负载均衡方法，其特征是：对地理空间数据进行希尔伯特空间填充曲线排序，根据地理空间数据所划分的数据块和云平台处理时映射节点的数量，对数据块进行采样，得到采样数据块；然后对采样数据块进行判断是否适合使用均值法，若适合则直接求解划分，不适合则再判断是否适合使用回溯法，若适合则直接求解划分，不适合则按照二分法，将采样数据块和映射节点数分成两部分，对每一部分重复上面的操作，直到所有的采样数据块对应分配到各个映射节点为止；最后，将各采样数据块所对应的相邻数据块分配给各个映射节点进行处理；包括如下步骤：

步骤1，将地理空间数据按照希尔伯特空间填充曲线划分为一个按照空间分布规律编号递增的数据块集合，设划分后的总数据块数为按照采样间隔进行采样，得到采样数据块数为N，设s、p分别表示采样数据块的数据量数列和最后要分割的位置数列，M为要分配的映射节点总数，n₁为首采样数据块序号，n₂为尾采样数据块序号，m₁为首映射节点序号，m₁为尾映射节点序号，n=n₂-n₁+1，m=m₂-m₁+1；对于给定的s，找到一个分割方案，使得每个映射节点要处理的数据量均衡；

步骤2，定义数据块平均数据量满足判断是否满足均值法条件若成立，则利用均值法分配，否则进入步骤3；

步骤3，判断是否满足回溯法的条件取若成立，则利用回溯法分配，否则进入步骤4；

步骤4，利用二分法将采样数据块和映射节点分成两部分，每部分分别进入步骤2继续分配；

步骤5，上述步骤结束后，根据最后的分配结果p[1]到p[M]，将各采样数据块所对应的相邻N_s个数据块分配给各个映射节点进行处理；

其中：

a)均值法：

步骤a-1，依次对各个采样数据块的数据量进行叠加，直至出现如下情况：

Σi=n1js[i]≤k·S‾andΣi=n1j+1s[i]>k·S‾,1≤k≤m-1]]>

作如下判断操作：

步骤a-2，分配完前m-1个映射节点之后，最后一个映射节点即是最后剩余所有的采样数据块，最后的分配结果存储到p[m₁]到p[m₂]中；

b)回溯法：

步骤b-1，回溯法是根据状态空间树，每个节点代表一个分割点，从中筛选出答案节点，再从答案节点中选择出满足条件的优化答案节点，每个非叶子结点都生成n₂-i-(m₂-m₁)个子节点，分别是当前遍历的子节点后面连续数据块所对应的分割点；

初始限界函数如下定义：先将n个数据块均分为m份，其中第i个映射节点的数据为第到第个之间所有的采样数据块，令数据量s[j]为第j个采样数据块的数据量，令总采样数据量映射节点平均数据量则初始界限函数δ₀定义如下：

步骤b-2，按照回溯法深度遍历的方式进行节点的遍历，若遍历到第k层的非叶子节点，此时的限界函数为

δ‾=(S[1]-S‾)2+(S[2]-S‾)2+...+(S[k]-S‾)2+(m-k)(1m-k(S-Σi=1kS[i]-S‾))2m]]>

其中，S[i]为按照回溯法所得到的当前各个映射节点所应分配的数据量；

此时作如下判断：

若则继续遍历其子节点，若不成立，则按照回溯法的深度遍历顺序遍历下一个节点；

步骤b-3，若遍历到第m-1层的叶子节点，此时定义如下限界函数：

δ=(S[1]-S‾)2+(S[2]-S‾)2+...+(S[m]-S‾)2m]]>

定义为回溯法标准差阈值，即当分配给m个映射节点的数据量的标准差小于此值时，即满足分配要求，不必再进行回溯法的节点遍历；

此时作如下判断：

若成立，则令δ替换δ₀，保存当前分配方式，算法结束；

否则，继续做判断：

若δ≤δ₀成立，则用此时的δ替换δ₀，并保存当前的分配方式，然后按照回溯法的深度遍历顺序继续遍历，重复此步骤；

否则，则按照回溯法的深度遍历顺序继续遍历，重复此步骤；

步骤b-4，查看当前所对应的分配方式，将其保存到p[m₁]到p[m₂]中，回溯法结束。c)二分法：

步骤c-1，将当前m表示成2^L<m≤2^L+1，

令补充个虚拟映射节点，1个虚拟采样数据块，其虚拟数据量规定为：s~[n2+1]=(m~m-1)Σi=n1n2s[i],]]>则数据块总数据量S~=m~mΣi=1ns[i];]]>

步骤c-2，此时映射节点个数为2^L+1个，视为标准情况。从第一个采样数据块开始依次将其数据量进行叠加，当出现且则将前j-n₁+1个采样数据块分配给前2^L个映射节点，其余的采样数据块分配给剩余的映射节点。