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文檔簡介
1、伴隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展,物流行業(yè)如雨后春筍般蓬勃發(fā)展起來,物流車輛越來越多,物流車輛管理行業(yè)悄然興起,我們利用便攜式車載GPS實時采集車輛行駛過程中的時間、速度、經(jīng)度、緯度等信息,根據(jù)客戶的需求,設計算法,通過對這些數(shù)據(jù)進行分析、處理,來實現(xiàn)對物流車輛的遠程監(jiān)控、管理。面對GPS產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的處理方式已經(jīng)力不從心,大數(shù)據(jù)處理技術的出現(xiàn)為其提供了一個很好的解決途徑。Hadoop以及Storm從中脫穎而出,成為大數(shù)據(jù)處理的主要方法,H
2、adoop已經(jīng)發(fā)展相當成熟,但其主要特點為對數(shù)據(jù)進行并行批處理,實時性很低,無法滿足人們對于大數(shù)據(jù)處理實時性越來越高的要求,而Storm是一個分布式實時計算系統(tǒng),它對于實時計算的意義類似于Hadoop對于批處理的意義,它以流的方式處理大數(shù)據(jù),處理完之后將結果寫入到某個存儲中去,它的處理組件是分布式的,而且處理延遲極低。所以,為了更好地管理車輛并且為其提供更優(yōu)的服務,Storm值得我們?nèi)W習研究。
根據(jù)客戶的需求,文中研究了兩個
3、GPS車輛數(shù)據(jù)處理算法,第一個算法是判斷點是否在中國區(qū)域內(nèi)的算法,即一種國界處的定位方法,國內(nèi)外使用的經(jīng)緯度衡量標準不同,通過該算法,可以判斷出車輛當前位置是否在中國區(qū)域內(nèi),以便進行經(jīng)緯度坐標變換,實現(xiàn)對車輛的精確定位。第二個算法是車輛軌跡匹配算法,該算法意圖通過對不同GPS裝置采集到的數(shù)據(jù)信息進行分析處理來判斷出由其反映出來的不同車輛軌跡是否匹配。
本文的核心內(nèi)容是學習與研究Storm流式處理平臺的相關知識,根據(jù)需求,設計了
4、兩個GPS車輛數(shù)據(jù)處理算法以及利用Storm嘗試對算法的某些功能進行實現(xiàn)。首先,對Storm的研究背景、意義、研究現(xiàn)狀等進行了簡單介紹,詳細介紹了Storm的基本概念、特點、運行機制、系統(tǒng)架構、容錯性能以及集群安裝部署方法等內(nèi)容,至此,可以對Storm有一個基礎的了解。然后,詳細介紹了兩個GPS車輛數(shù)據(jù)處理算法——判斷點是否在中國區(qū)域內(nèi)的算法以及車輛軌跡匹配算法。最后,對算法進行實現(xiàn)并且嘗試用Storm對算法的部分功能進行實現(xiàn),以便達到
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