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摘要:最近十年來，交通擁堵日益嚴(yán)重。因?yàn)榻煌ㄏ到y(tǒng)的落后，無法分析反饋的大量數(shù)據(jù)。早在2011年的時(shí)候，國(guó)家就開始有發(fā)展大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，且以交通問題為起點(diǎn)。因此，研究Hadoop大數(shù)據(jù)改善交通擁堵的方法具有重要意義。 首先，本文以研究江蘇省某運(yùn)輸企業(yè)一小時(shí)的車載終端獲取的定位數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析，在Hadoop上配置偽分布式單節(jié)點(diǎn)，先用MapReduce程序按照車輛的id劃分?jǐn)?shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理。其次，我們用處理過的數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)在Hadoop平臺(tái)上計(jì)算行駛半徑。路程是在半徑的基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算的，就是將每個(gè)計(jì)算出來的兩坐標(biāo)點(diǎn)的距離依次累加。最后，用計(jì)算出的半徑和路程數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HBase，然后通過HBase讀取數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)分布展現(xiàn)到圖表中。研究基于Hadoop技術(shù)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)在交通行業(yè)的應(yīng)用研究這個(gè)課題具有重要意義?？梢杂行У睦么罅康臄?shù)據(jù)資源和低成本的大數(shù)據(jù)技術(shù)，促進(jìn)交通運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，從而促進(jìn)社會(huì)發(fā)展進(jìn)步。
關(guān)鍵詞 Hadoop；大數(shù)據(jù)；智能交通；交通擁堵
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-1 1.1 課題研究的背景及意義-1 1.1.1 研究背景-1 1.1.2 研究意義-1 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀-1 1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀-1 1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀-2 1.3 解決的主要問題-2 1.4 論文結(jié)構(gòu)組織-2 1.5 論文所用工具-3 2 大數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的研究-4 2.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展及遇到的挑戰(zhàn)-4 2.2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用于交通行業(yè)-4 2.3 大數(shù)據(jù)解決交通問題的展望-4 3 基于Hadoop的交通行業(yè)平臺(tái)和技術(shù)介紹-6 3.1 Hadoop起源和構(gòu)成-6 3.1.1 Hadoop起源-6 3.1.2 Hadoop構(gòu)成-6 3.2 Hadoop平臺(tái)核心內(nèi)容-6 3.2.1 MapReduce-6 3.2.2 HDFS-7 3.2.3 Hbase-8 3.3 Eclipse簡(jiǎn)介-9 3.4 JSP技術(shù)-9 4 基于Hadoop的交通行業(yè)應(yīng)用研究實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思路-10 4.1 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)在交通行業(yè)研究實(shí)驗(yàn)思路-10 4.2 MapReduce分布式計(jì)算方法處理初步數(shù)據(jù)-10 4.2.1 數(shù)據(jù)的初步處理-10 4.2.2 計(jì)算行駛半徑和路程-10 4.3 實(shí)驗(yàn)創(chuàng)新與不足-12 4.3.1 實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)新-12 4.3.2 實(shí)驗(yàn)的不足-12 5 Hadoop平臺(tái)實(shí)驗(yàn)具體操作流程-14 5.1 數(shù)據(jù)抽取上傳-14 5.2 數(shù)據(jù)分析計(jì)算-15 5.2.1 Hadoop計(jì)算行駛半徑-10 5.2.2 Hadoop計(jì)算行駛路程-10 5.3 數(shù)據(jù)結(jié)果展現(xiàn)-17 5.3.1 行駛最大半徑的展現(xiàn)-10 5.3.2 行駛路程的展現(xiàn)-10 6具體分析-22 6.1 分析行駛最大半徑圖-22 6.2 分析行駛路程圖-23 6.3 實(shí)際應(yīng)用研究分析-24 結(jié)論-25 致謝-26 參考文獻(xiàn)-27 附錄-28 |
