Kyrix-S:大数据可扩展散点图可视化的创作
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2020-08-03 v1
摘要
静态散点图在大数据集上常受过度绘制问题困扰,其中对象重叠导致不良的视觉杂乱。在散点图中使用缩放有助于缓解该问题。借助多个缩放层级,可用屏幕空间更多,允许以较不拥挤的方式放置对象。我们称此类可视化为可扩展散点图可视化,简称SSV。尽管SSV有潜力,现有系统与工具包因三个局限而不足以支持SSV创作。首先,许多系统可扩展性有限,假定数据可放入单台计算机内存。其次,需要过多开发工作,例如使用自定义代码生成标记布局或渲染对象。第三,许多系统仅关注SSV设计空间的一小部分(例如支持特定类型的视觉标记)。为应对这些局限,我们开发了Kyrix-S,一个用于大规模轻松创作SSV的系统。Kyrix-S基于现有散点图任务与设计调研,推导出一套声明式语法,可用数十行代码指定多种SSV。该声明式语法由一种分布式布局算法支撑,可自动将视觉标记放置到各缩放层级。我们将数据存于多节点数据库,并使用多节点空间索引以实现大型SSV的交互式浏览。大量实验表明:1)Kyrix-S支持数十亿对象SSV的交互式浏览,响应时间低于500ms;2)与最先进创作系统相比,Kyrix-S在规格描述上减少4至9倍。
引用
@article{arxiv.2007.15904,
title = {Kyrix-S: Authoring Scalable Scatterplot Visualizations of Big Data},
author = {Wenbo Tao and Xinli Hou and Adam Sah and Leilani Battle and Remco Chang and Michael Stonebraker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15904},
year = {2020}
}