基于HBase的車輛軌跡數據管理與分析.pdf

1、時空數據的有效管理是時空數據建模、時空數據分析和時空數據挖掘的基礎。車輛軌跡數據是一種重要的時空數據。車輛軌跡數據不僅是對車輛行駛路徑的完整記錄，而且可以直觀反映交通狀況，同時也能直接反映道路網絡幾何特征。隨著各種定位技術和物聯(lián)網技術的發(fā)展，以及車載定位設備廣泛應用于各種車輛上，使得車輛軌跡數據的獲取難度大大降低，同時也意味著有越來越多的甚至海量的車輛軌跡數據需要管理和分析。這就對車輛軌跡數據的管理方式，以及在此基礎上的分析方法提出了更

2、高的要求。
　　傳統(tǒng)的單機數據庫具有維護、升級成本高等缺點，并且在海量的數據面前已經略顯吃力。在這樣的背景之下分布式存儲悄然而生。本文先介紹了Hadoop開源分布式生態(tài)系統(tǒng)和Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)，以及在此基礎上的HBase分布式列式數據庫。本文使用HBase分布式數據庫對車輛軌跡數據進行管理。數據的管理組織形式必然需要考慮應用分析的需求。出行時間預測是智能交通系統(tǒng)的一個重要研究內容。出行時間的預測結果作為一種有效

3、的交通信息，不僅可以幫助交通管理部門控制、調整交通流，而且能幫助出行者更加合理地安排出行計劃。本文提出了一種基于Geohash空間編碼的可以快速查詢擁有相鄰近起點和終點的車輛行程集合的行程起訖點數據編碼方式，并對這種編碼方式的有效性做了實驗驗證。然后研究了以該編碼為HBase行鍵索引的車輛軌跡數據分布式存儲方案，并對海量數據的入庫進行了優(yōu)化，最后對比測試了HBase分布式存儲方案與單機MySQL數據庫的數據查詢效率，得出在多用戶并發(fā)環(huán)境