基于Hadoop的交通数据分析系统
2017-04-21杨臣君杨卓东
电子科技 2017年4期
杨臣君，张 欣，杨卓东
(贵州大学 大数据与信息工程学院，贵州 贵阳 550000)
基于Hadoop的交通数据分析系统
杨臣君，张 欣，杨卓东
(贵州大学 大数据与信息工程学院，贵州 贵阳 550000)
为了保证交通数据处理的实时性和存储的扩展性，文中设计并实现了一种交通大数据分析系统，其中Hadoop平台利用MapReduce并行分布式计算对车辆数据进行统计分析；另一个Storm平台利用其流计算组件对实时路况进行分析，两个模块协同作用，能对缓解城市交通拥堵起到一定的作用。通过测试表明，系统可靠性较高、计算速率快，能达到支持决策的作用。
交通数据; Hadoop; MapReduce; Strom;支持决策
随着我国智能交通的快速发展，许多技术手段已达到国际领先水平。但是，问题和困境也逐渐凸显，从各城市的发展状况来看，交通数据资源的深层次价值还未得到有效挖掘：除了交通数据的感知和采集有限，还对存在于不同机构管理系统中的海量数据没能共享运用、高效分析，对交通情况缺少判断预测，对影响交通通畅的因素分析不明确，总体上来看，目前智能交通的发展无法满足民众的交通信息服务的需求[1]。大数据分析逐渐成为缓解城市拥堵的关键技术，面对这些跨平台、跨系统的交通数据，先进的大数据工具能将海量、零散、异构的数据整合在同一个中心，形成一个关联密切的数据链，在此前提下能深度挖掘交通数据多维度关系，对交通势态进行预判，可以提高城市交通管理水平[2-4]。
