發(fā)布時(shí)間：2017-07-16 07:06

  本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的高速公路海量數(shù)據(jù)存取方法研究

  更多相關(guān)文章： 高速公路 海量數(shù)據(jù) 存儲(chǔ) 快速提取 云計(jì)算

【摘要】：社會(huì)經(jīng)濟(jì)的急劇發(fā)展推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來,網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的最大特征就是信息的爆炸式增長。近些年來,世界各地的磁盤存儲(chǔ)系統(tǒng)的容量仍以每年將近80%的速率增長。顯然,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題已經(jīng)比較吃力,而且不協(xié)調(diào)的問題正在逐漸暴露,如擴(kuò)展性差、效率不高、并發(fā)性能低等。因此海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與快速提取成為數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)人員的研究熱點(diǎn)。本文從山東省省管企業(yè)科技創(chuàng)新項(xiàng)目“高速公路智能交通信息平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用示范”選題,圍繞如何進(jìn)行高速公路海量數(shù)據(jù)存取和處理問題展開研究,主要是通過引入云計(jì)算技術(shù)解決了海量數(shù)據(jù)引發(fā)的存取效率不佳等問題,進(jìn)而大力支持了其余子項(xiàng)目的開展。 云計(jì)算是混合多種技術(shù)后得到的產(chǎn)物,它以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的新型商業(yè)計(jì)算模型的身份所受到的關(guān)注正在日漸增大。本文將對云計(jì)算前提下的高速公路海量交通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與快速提取方法進(jìn)行研究。研究工作主要包括以下幾個(gè)具體的方面： 首先研究了云計(jì)算在交通領(lǐng)域應(yīng)用模式。對云計(jì)算的定義、特點(diǎn)、服務(wù)類型、組成要素Hadoop以及海量數(shù)據(jù)存取機(jī)制等進(jìn)行了概述；分析了云計(jì)算在交通領(lǐng)域中應(yīng)用的必要性；依據(jù)云計(jì)算的Hadoop分布式平臺(tái)和MapReduce的計(jì)算模型,提出了云計(jì)算下的交通數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取架構(gòu)。 其次構(gòu)建了基于云計(jì)算的高速公路海量交通數(shù)據(jù)存取模型。分析了高速公路路網(wǎng)特性和海量交通數(shù)據(jù)特性,然后針對高速公路路網(wǎng)海量交通數(shù)據(jù)存取問題進(jìn)行了需求分析；最后在云計(jì)算技術(shù)與數(shù)據(jù)的海量特性兩者結(jié)合后,設(shè)計(jì)出高速公路海量交通數(shù)據(jù)在云計(jì)算下的存取算法。 最后設(shè)計(jì)了基于云計(jì)算的高速公路交通參數(shù)并行查詢實(shí)驗(yàn)。 本文的研究成果能夠在一定程度上為高速企業(yè)未來的智能化管理奠定理論基礎(chǔ),從而促進(jìn)高速公路的管理水平的直線上升。
【關(guān)鍵詞】：高速公路 海量數(shù)據(jù) 存儲(chǔ) 快速提取 云計(jì)算
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U495;TP3
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第1章 緒論9-21
• 1.1 研究目的與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-18
• 1.2.1 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 云計(jì)算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.3 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的對比分析16-18
• 1.3 研究思路及章節(jié)安排18-20
• 1.3.1 研究思路18-19
• 1.3.2 章節(jié)安排19-20
• 1.4 本章小結(jié)20-21
• 第2章 云計(jì)算在交通領(lǐng)域應(yīng)用模式研究21-35
• 2.1 云計(jì)算的概述21-28
• 2.2 云計(jì)算在交通領(lǐng)域應(yīng)用的必要性分析28-29
• 2.3 基于云計(jì)算的交通數(shù)據(jù)存取框架設(shè)計(jì)29-33
• 2.4 本章小結(jié)33-35
• 第3章 基于云計(jì)算的高速公路海量交通數(shù)據(jù)存取模型35-47
• 3.1 高速公路路網(wǎng)及海量交通數(shù)據(jù)特性分析35-42
• 3.1.1 高速公路路網(wǎng)特性分析35-38
• 3.1.2 高速公路海量數(shù)據(jù)特征分析38-42
• 3.2 高速公路路網(wǎng)海量交通數(shù)據(jù)存取的需求分析42-43
• 3.3 基于云計(jì)算的高速公路海量交通數(shù)據(jù)的存取算法設(shè)計(jì)43-45
• 3.4 本章小結(jié)45-47
• 第4章 基于MapReduce的高速公路交通參數(shù)并行查詢實(shí)驗(yàn)47-55
• 4.1 基于空間特征的高速公路GML并行查詢47-51
• 4.1.1 地理標(biāo)記語言查詢47
• 4.1.2 空間特征集提取47-49
• 4.1.3 GML并行查詢處理49-51
• 4.2 實(shí)例驗(yàn)證51-53
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境51
• 4.2.2 結(jié)果分析51-53
• 4.3 本章小結(jié)53-55
• 第5章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 總結(jié)55
• 5.2 展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 致謝61

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：547465