冯心欣, 胡淑英, 邹其昊, 徐艺文

(福州大学物理与信息工程学院, 福建 福州　350116)

0　引言

车联网(internet of vehicles, IoV)是物联网(internet of things, IoT)在交通运输领域的典型应用, 它是一种基于人、 车、 环境协同的开放融合网络系统, 通过先进的信息通信与处理技术对网内各环节产生的大规模复杂静态、 动态信息进行感知、 认知和计算, 解决泛在异构移动融合网络环境中智能管理和信息服务的可计算性、 可扩展性和可持续性问题, 最终实现人、 车、 路、 环境的深度融合[1-3].

在人、 车、 路、 环境的交互过程中产生了海量数据, 一些实际项目的统计发现, 这一数据的规模将会突破10 TB级[4], 因此, 如何在庞大的数据中快速查询到用户需要的信息, 以进行车联网交通信息的综合分析, 成为车联网研究的热点.然而, 这些数据的海量特性、 异构性和众多并发访问, 给传统基于单机数据库的系统带来了很大的挑战.虽然有研究者提出了一些关系型数据库集群的解决方案, 例如在MySQL集群[5]和Oracle集群[6]中采用分表分库的方法来进行扩容, 但此扩容操作比较复杂, 需要联合多个分表数据, 查询繁琐, 并增添了分表维护问题.近年来, 基于云计算的分布式存储系统和新兴的非关系型(NoSQL)数据库技术为解决上述问题带来契机.目前, 具备高容错、 高可靠、 经济等优势的开源分布式大数据处理平台的Hadoop和有高扩展性、 快速存储等优势的NoSQL数据库代表HBase, 广受各界青睐.已有实际案例利用Hadoop和HBase构建存储仓库以存储来自地质气象研……