Elaboration d'un moteur de traitement des données spatiales massives vectorielles optimisant l'indexation spatiale

• Main Author: Engélinus, Jonathan
• Other Authors: Badard, Thierry
• Format: Dissertation
• Language: French
• Published: Université Laval 2017
• Subjects: G 60 UL 2017; Données volumineuses; Infrastructures de données géospatiales
• Online Access: http://hdl.handle.net/20.500.11794/28046

Les données massives se situent au coeur de beaucoup d’enjeux scientifiques et sociétaux, et leur volume global ne cesse de croître. Il devient donc crucial de disposer de solutions permettant leur traitement et leur analyse. Hélas, alors qu’une majorité de ces données intègrent une composante spatiale vectorielle, peu de systèmes sont à même de gérer cette dernière. En outre, les rares prototypes qui s’y essaient respectent mal les standards ISO et les spécifications OGC et présentent des performances limitées. La présente recherche visait donc à déterminer comment gérer les données spatiales massives vectorielles de façon plus complète et efficiente. Il s’agissait en particulier de trouver une façon de les indexer avec une bonne scalabilité horizontale, d’assurer leur compatibilité avec la norme ISO-19125 et ses extensions, et de les rendre accessibles depuis les logiciels SIG. Il en résulte le système Elcano, une extension spatiale au système de gestion de données massives Spark qui fournit des performances accrues par rapport aux solutions du marché. === Big data are in the midst of many scientific and economic issues. Furthermore their volume is continuously increasing. As a result, the need for management and processing solutions has become critical. Unfortunately, while most of these data have a vectorial spatial component, almost none of the current systems are able to manage it. In addition, the few systems who try either do not respect the ISO standards and OGC specifications or show poor performances. The aim of this research was then to determine how to manage the vectorial massive data more completely and efficiently. The objective was to find a scalable way of indexing them, ensuring their compatibility with ISO-19125 and its extensions, and making them accessible from GIS. The result is the Elcano system. It is an extension of the massive data management system Spark which provides increased performance compared to current market solutions.