Engelinus, Jonathan

jonathan.engelinus.1@ulaval.ca

Date début : 2015-09
Date fin : 2017-05




Directeur : Thierry Badard

Sujet : Élaboration d’un moteur de traitement des données massives spatiales vectorielles optimisant l’indexation spatiale
Résumé :

Les données massives se situent au cœur 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 OGC et présentent des performances limitées. La présente recherche visait donc à déterminer comment gérer les données massives vectorielles de façon plus complète et efficiente. Il s’agissait en particulier de trouver une façon scalable de les indexer, d’assurer leur compatibilité avec la norme ISO-19125 et ses extensions, et de les rendre accessibles depuis les 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.

Publications :
  • Engélinus, J., T. Badard, 2018, Elcano: a geospatial Big data processing system based on SparkSQL, 4th International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management, March 17-19, Madeira, Portugal
  • Engelinus, J., T. Badard, 2016, Towards a Real-Time Thematic Mapping System for Streaming Big Data, GIScience 2016, September, Montréal, Canada