發(fā)布時間：2017-05-26 14:12

  本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的車輛監(jiān)控系統(tǒng)的優(yōu)化與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和“互聯(lián)網(wǎng)+”熱潮的推動,傳統(tǒng)行業(yè)逐漸向信息化方向靠攏,這已成為傳統(tǒng)行業(yè)中的重要戰(zhàn)略布局,使得互聯(lián)網(wǎng)信息化在全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)迅速增長,數(shù)據(jù)種類也越來越豐富。近年來隨著人們生活水平的提高,汽車已成主要的交通工具,汽車的銷量逐年上升,導(dǎo)致車輛所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也隨之不斷增長。目前的車輛監(jiān)控系統(tǒng)中由車載終端上傳的數(shù)據(jù)大部分以傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模式存儲,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在存儲數(shù)據(jù)量到達一定規(guī)模后查詢效率將會大幅度下降,對系統(tǒng)的整體性能產(chǎn)生巨大的影響,因此大數(shù)據(jù)量的問題已成為目前車輛監(jiān)控系統(tǒng)中的主要性能瓶頸。本文將介紹幾種大數(shù)據(jù)處理技術(shù)并加以運用,包括Spark分布式計算框架,Hbase數(shù)據(jù)庫,Kafka消息隊列,Redis緩存服務(wù)器。充分利用這幾項技術(shù)的優(yōu)勢,對目前的車輛監(jiān)控系統(tǒng)進行優(yōu)化,采用Kafka作為車載終端和監(jiān)控平臺的數(shù)據(jù)橋梁,車載終端服務(wù)采集車輛信息上傳到Kafka,Spark從Kafka接收上傳的數(shù)據(jù)進行并行處理和計算,計算過程中需要的配置信息從Redis中讀取,最后將計算的結(jié)果中臨時數(shù)據(jù)緩存到Redis中、離線數(shù)據(jù)存放在Hbase中,供監(jiān)控平臺使用;在線數(shù)據(jù)發(fā)送到Kafka中,供上級(政府)平臺使用。通過采用以上技術(shù)對車輛監(jiān)控系統(tǒng)優(yōu)化后,系統(tǒng)的吞吐量和性能有明顯的提升,并且具備良好的擴展性可滿足日益增長的數(shù)據(jù)需求,該優(yōu)化方案對車輛監(jiān)控系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的存儲和效率提升上有顯著作用。
【關(guān)鍵詞】：車輛監(jiān)控系統(tǒng) Spark Hbase Kafka Redis
【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】：2016
【分類號】：TP277
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 第1章 緒論8-11
• 1.1 課題背景及研究意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀9
• 1.3 論文主要工作9-10
• 1.4 本章小結(jié)10-11
• 第2章 相關(guān)理論及技術(shù)介紹11-17
• 2.1 分布式計算框架-SPARK11-12
• 2.2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫- HBASE12-13
• 2.3 高吞吐量消息隊列- KAFKA13-15
• 2.4 高速緩存服務(wù)器- REDIS15-16
• 2.5 本章小結(jié)16-17
• 第3章 需求分析17-25
• 3.1 功能需求19-23
• 3.1.1 最新軌跡信息緩存19-20
• 3.1.2 拆分計算報警信息20-21
• 3.1.3 軌跡信息和報警信息存儲21
• 3.1.4 軌跡信息和報警信息上報21
• 3.1.5 軌跡信息和報警信息匯總21-23
• 3.2 性能需求23
• 3.3 環(huán)境需求23-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第4章 系統(tǒng)設(shè)計25-55
• 4.1 總體設(shè)計25-28
• 4.2 詳細設(shè)計28-45
• 4.2.1 最新軌跡信息緩存28-30
• 4.2.2 拆分計算報警信息30-34
• 4.2.3 軌跡信息和報警信息存儲34-37
• 4.2.4 軌跡信息和報警信息上報37-40
• 4.2.5 軌跡信息和報警信息匯總40-45
• 4.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計45-54
• 4.3.1 Hbase表結(jié)構(gòu)設(shè)計46-47
• 4.3.2 Redis表結(jié)構(gòu)設(shè)計47-50
• 4.3.3 Oracle表結(jié)構(gòu)設(shè)計50-52
• 4.3.4 Kafka隊列結(jié)構(gòu)設(shè)計52-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第5章 系統(tǒng)實現(xiàn)55-67
• 5.1 最新軌跡信息緩存55-56
• 5.2 拆分計算報警信息56-59
• 5.3 軌跡信息和報警信息存儲59-61
• 5.4 軌跡信息和報警信息上報61-64
• 5.5 軌跡信息和報警信息匯總64-66
• 5.6 測試結(jié)果及分析66
• 5.7 本章小結(jié)66-67
• 第6章 總結(jié)與展望67-68
• 參考文獻68-71
• 致謝71

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本文編號：397074