MapReduce per la gestione della propagazione dei cambiamenti su geo-banche dati distribuite per il progetto ETHOS

In questa ricerca è definita un’architettura ottimale che permetta di risolvere e applicare su geo–banche dati la maggiore problematica legata alla modellazione di banche dati distribuite: la propagazione delle modifiche sulla geo–banca dati scaturita da cambiamenti effettuati sul modello (change management data propagation). Partendo dall’architettura definite in (Longley e Goolfchild, 2005), l’area di studio è schematicamente suddivisa in tile rettangolari contigui a formare una maglia rettangolare geo–riferita. Il rischio di perdita di informazioni dovuta a problemi nella propagazione dei dati è ancora più elevato in un’architettura distribuita in cui la propagazione è distribuita sui singoli nodi. Il nostro scopo è la sperimentazione di un framework basato sul modello MapReduce da applicare a una geo–banca dati omogenea distribuita che faciliti la propagazione dei dati scatenata da cambiamenti nello schema concettuale