MEKANSAL BÜYÜK VERİ KÜMELEME

Abstract

Konum verisi üreten GPS cihazlarının ve akıllı telefonların yaygınlaşması ile Dünya çok büyük miktarda mekânsal veri üretilmektedir. Bu verilerin işlenebilmesi ve analiz edilebilmesi için geleneksel veri analiz çözümleri yetersiz kaldığından son yıllarda alternatif çözümler aranmaya başlanmıştır. Büyük veri teknolojileri olarak adlandırılan yeni yaklaşımlar çok büyük miktardaki veriyi dağıtık olarak ve yüksek performansla analiz edebilmemize yardımcı olmaktadır. Bu tez çalışmasında mekânsal verilerin analizi ve kümelenmesi için Büyük Veri teknolojilerinin kullanımı incelenemiş, milyonlarca noktanın kısa zamanda kümelenebilmesi için açık kaynak Büyük Veri teknolojileri olan Apache Hadoop ve Apache Mahout kullanımı gerçekleştirilmiştir. Dağıtık Büyük Veri analizi sistemlerinin paralel olarak analiz yapabilmesi için gerekli olan sunucular açık kaynak OpenStack Bulut Bilişim altyapı yazılımı ile sağlanmıştır.

In recent years widespread use of GPS devices and the smart phones resulted in the generation of big amounts of spatial data.As the traditional data analysis methods can not cope with such big data problems, alternative solutions are being researched. So called Big Data Technologies help us analyze the big data in a distributed and high performance fashion. In this thesis use of Big Data Technologies for analyzing spatial data is investigated and for clustering millions of points open soırce Big Data Technologies Apache Hadoop and Apache Mahout are employed. The servers required for the Distributed Big Data analysis system to realize parallel analysis are created using open source OpenStack Cloud Computing software.