移动对象查询装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种移动对象查询装置，属于高性能计算领域和数据库领域。所述移动对象查询装置包括：预处理模块，用于通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据；以及执行模块，与所述预处理模块通信，用于从所述预处理模块获取所述移动对象更新数据和所述查询数据，并通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引，再通过GPU对构建好的索引结构进行计算，以获得查询结果。本发明专利技术实施例提出了基于新硬件环境下的高吞吐量移动对象查询处理框架，可以充分发挥大内存、多核CPU、GPU的特点，从而提高了移动对象的查询处理效率，更能满足大数据下基于位置服务的用户查询需求。

Moving object query device

The embodiment of the invention provides a moving object query device, belonging to the field of high performance computing and database. The mobile object query device comprises a preprocessing module, used to query the data update data and user input by moving object detecting buffer cache; and the execution module and the processing module for communication, from the pre-processing module to obtain the moving object data and update the data and query. The mobile object update data and the query data to construct index by multi-core CPU, through calculating the GPU index structure was constructed, in order to obtain query results. The embodiment of the invention provides a query processing framework for high throughput of moving objects based on the environment of the new hardware features, can give full play to the big memory, multi-core CPU and GPU, so as to improve the efficiency of query processing of moving objects, better location service for users to query based on demand to meet the big data.

【技术实现步骤摘要】
移动对象查询装置
本专利技术涉及高性能计算领域和数据库领域，具体地涉及一种移动对象查询装置。
技术介绍
随着全球定位系统、无线通信技术、移动计算技术、网络技术等的飞速发展，大量移动设备(如手机、平板电脑和各种车载设备)逐渐进入人们的日常生活，基于位置的服务(LocationbasedService，LBS)逐渐兴起并得到广泛应用。LBS是指移动设备利用各种定位技术获得当前位置信息，然后通过无线网络得到某项服务，例如：用户可以开展智能交通控制、污染物的扩散监测、飓风的移动路径及影响范围监测等。目前，关于LBS的研究主要专注于解决移动对象的快速更新和查询实时响应问题。但是，本申请专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，这类方案具有如下缺陷：1)此类方案需要构建复杂的索引结构，并随后续更新的到来不断维护索引结构。2)随着用户数量的迅猛增长和应用场景的不断丰富，其算法处理框架不能很好的应对大数据下位置服务的新需求。因此，需要找到新的移动对象查询方案，以满足大数据下位置服务的查询需求。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种移动对象查询装置，该移动对象查询装置用于实现满足大数据下位置服务的查询需求的移动对象查询方案。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种移动对象查询装置，所述移动对象查询装置包括：预处理模块，用于通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据；以及执行模块，与所述预处理模块通信，用于从所述预处理模块获取所述移动对象更新数据和所述查询数据，并通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引，再通过GPU对构建好的索引结构进行计算，以获得查询结果。可选地，所述预处理模块被配置为具有多个快照空间，且在每个快照空间中，通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据。可选地，所述执行模块包括：接收子模块，与所述预处理模块通信，用于从所述预处理模块获取所述移动对象更新数据和所述查询数据；第一执行子模块，与所述接收子模块通信，用于通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引；以及第二执行子模块，与所述第一执行子模块通信，用于通过GPU对构建好的索引结构进行计算，以获得查询结果。可选地，所述执行模块被配置为通过一个多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引，并通过若干个GPU对构建好的索引结构进行计算。可选地，所述移动对象查询装置还包括：调度模块，与所述执行模块通信，用于获取所述查询结果，并将所述查询结果分发给用户。可选地，所述调度模块包括：分发子模块，与所述执行模块通信，用于获取所述查询结果并将所述查询结果分发至用户；以及删除子模块，与所述执行模块通信，用于获取并删除所述执行模块进行计算的过程中所产生的中间结果。通过上述技术方案，本专利技术实施例所具有的有益效果是：本专利技术实施例的移动对象查询装置及方法提出了一个基于新硬件环境下的高吞吐量移动对象查询处理框架，可以充分发挥了大内存、多核CPU、GPU的特点，从而提高了移动对象的查询处理效率，更能满足大数据下基于位置服务的用户查询需求。本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施例，但并不构成对本专利技术实施例的限制。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的移动对象查询装置的结构示意图；图2是根据本专利技术实施例的GPGPU模型的架构示意图；图3是根据本专利技术实施例的执行模块的结构示意图；图4是根据本专利技术实施例的调度模块的结构示意图；以及图5是根据本专利技术实施例的查询处理框架的示意图。附图标记说明100预处理模块200执行模块300调度模块201接收子模块202第一执行子模块203第二执行子模块301分发子模块302删除子模块具体实施方式以下结合附图对本专利技术实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术实施例，并不用于限制本专利技术实施例。本申请专利技术人通过对许多LBS技术的调研，发现在很多大数据应用中系统的吞吐量是关键因素，而优化单个查询的处理时间，不能成为提升整个系统吞吐量的关键。对于大部分应用而言，单个查询的响应时间只要达到秒级就可以满足需求，不需要刻意追求单个查询的响应时间，例如对于典型的打车应用(APP)，大部分用户只要能在几秒钟内得到响应就能满足要求，对于更快的查询响应时间，用户的服务体验没有明显变化。对于整个系统，当大量查询涌入时，查询需要排队以等待响应，查询的排队等待时间，将会影响用户的得到响应的时间。因此，提高系统的吞吐量，减少用户的排队等待时间，对增加用户的服务体验至关重要。基于这一思路，本专利技术实施例提出了一种移动对象查询装置，如图1所示，该移动对象查询装置包括：预处理模块100，用于通过缓存器(以下称为Buffer)缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据；以及执行模块200，与所述预处理模块100通信，用于从所述预处理模块100获取所述移动对象更新数据和所述查询数据，并通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引，再通过GPU(GraphicsProcessingUnit，图形处理单元)对构建好的索引结构进行计算，以获得查询结果。其中，移动对象更新数据例如是典型打车应用中涉及的车辆的实时位置的变化，查询数据例如是典型打车应用中涉及的用户对附近两公里内的出租车的查询。其中，可知所述执行模块200充分运用了多核CPU和GPU的特性，对于Buffer中到来的移动对象更新查询，通过重新构建索引的方式，充分发挥了多核CPU的特性；对于构建好的索引结构，利用GPU精于高速数据运算的特征，提高了算法查询的性能。另外，所述执行模块200还利用了大容量内存技术，即将工作负载(即Buffer缓存的查询数据和移动对象更新数据)全部放在多核CPU中进行处理，从而充分利用了数据的空间局部性，增加了高速缓存的命中率，从而有利于后续提高相关算法的执行效率。因此，可知本专利技术实施例的移动对象查询装置配置了基于大容量内存、多核CPU和GPU的新硬件环境的查询框架，该查询框架的具体配置可以例如：配置每台可以提供12TB内存的若干台8路服务器，配置CPU内核数最大可达18个的服务器，以及配置用来做大规模的并行运算的GPU。其中，由Buffer缓存数据，由CPU负责执行复杂逻辑处理和事务管理等不适合数据并行的计算，由GPU负责计算密集型的大规模并行计算。进一步地，多核CPU和GPU的配合构成了GPGPU(GeneralPurposeGPU，通用目的GPU)模型。如图2所示，在GPGPU模型中，CPU作为主机(Host)，GPU作为协处理器或者设备(Device)。在一个系统中可以存在一个主机和若干个设备，即可理解为：所述执行模块200被配置为通过一个多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引，通过若干个GPU对构建好的索引结构进行计算。另外，多核CPU是以单元格为单位将构建完成的Grid索引的数据输送至GPU端，如图2所示，GPU端保留了多核CPU端的基于Grid索引的单元格的数据存储方案，GPU对相同单本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种移动对象查询装置，其特征在于，所述移动对象查询装置包括：预处理模块，用于通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据；以及执行模块，与所述预处理模块通信，用于从所述预处理模块获取所述移动对象更新数据和所述查询数据，并通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引，再通过GPU对构建好的索引结构进行计算，以获得查询结果。

【技术特征摘要】
1.一种移动对象查询装置，其特征在于，所述移动对象查询装置包括：预处理模块，用于通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据；以及执行模块，与所述预处理模块通信，用于从所述预处理模块获取所述移动对象更新数据和所述查询数据，并通过多核CPU对所述移动对象更新数据和所述查询数据重新构建索引，再通过GPU对构建好的索引结构进行计算，以获得查询结果。2.根据权利要求1所述的移动对象查询装置，其特征在于，所述预处理模块被配置为具有多个快照空间，且在每个快照空间中，通过缓存器缓存实时检测的移动对象更新数据和用户输入的查询数据。3.根据权利要求1所述的移动对象查询装置，其特征在于，所述执行模块包括：接收子模块，与所述预处理模块通信，用于从所述预处理模块获取所述移动对象更新数据和所述查询数据；第一执行子模块，与所述接收子模块通信，用于通过多核CPU对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛忠斌，何宁，刘明洋，王长周，汤杰，晋世仲，李艾宸，
申请(专利权)人：中国神华能源股份有限公司，北京国华电力有限责任公司，神华国华北京电力研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11