基于云计算的高速公路海量数据存取方法研究

发布时间：2017-07-16 07:06

  本文关键词：基于云计算的高速公路海量数据存取方法研究

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【摘要】：社会经济的急剧发展推动了网络时代的到来,网络时代的最大特征就是信息的爆炸式增长。近些年来,世界各地的磁盘存储系统的容量仍以每年将近80%的速率增长。显然,传统数据库应对海量数据的存储问题已经比较吃力,而且不协调的问题正在逐渐暴露,如扩展性差、效率不高、并发性能低等。因此海量数据存储与快速提取成为数据库设计人员的研究热点。本文从山东省省管企业科技创新项目“高速公路智能交通信息平台关键技术研究及应用示范”选题,围绕如何进行高速公路海量数据存取和处理问题展开研究,主要是通过引入云计算技术解决了海量数据引发的存取效率不佳等问题,进而大力支持了其余子项目的开展。 云计算是混合多种技术后得到的产物,它以互联网为基础的新型商业计算模型的身份所受到的关注正在日渐增大。本文将对云计算前提下的高速公路海量交通数据存储与快速提取方法进行研究。研究工作主要包括以下几个具体的方面： 首先研究了云计算在交通领域应用模式。对云计算的定义、特点、服务类型、组成要素Hadoop以及海量数据存取机制等进行了概述；分析了云计算在交通领域中应用的必要性；依据云计算的Hadoop分布式平台和MapReduce的计算模型,提出了云计算下的交通数据存储与提取架构。 其次构建了基于云计算的高速公路海量交通数据存取模型。分析了高速公路路网特性和海量交通数据特性,然后针对高速公路路网海量交通数据存取问题进行了需求分析；最后在云计算技术与数据的海量特性两者结合后,设计出高速公路海量交通数据在云计算下的存取算法。 最后设计了基于云计算的高速公路交通参数并行查询实验。 本文的研究成果能够在一定程度上为高速企业未来的智能化管理奠定理论基础,从而促进高速公路的管理水平的直线上升。
【关键词】：高速公路 海量数据 存储 快速提取 云计算
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U495;TP3
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第1章 绪论9-21
• 1.1 研究目的与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-18
• 1.2.1 海量数据存储与提取的国内外研究现状10-12
• 1.2.2 云计算的国内外研究现状12-16
• 1.2.3 关系型数据库和非关系型数据库的对比分析16-18
• 1.3 研究思路及章节安排18-20
• 1.3.1 研究思路18-19
• 1.3.2 章节安排19-20
• 1.4 本章小结20-21
• 第2章 云计算在交通领域应用模式研究21-35
• 2.1 云计算的概述21-28
• 2.2 云计算在交通领域应用的必要性分析28-29
• 2.3 基于云计算的交通数据存取框架设计29-33
• 2.4 本章小结33-35
• 第3章 基于云计算的高速公路海量交通数据存取模型35-47
• 3.1 高速公路路网及海量交通数据特性分析35-42
• 3.1.1 高速公路路网特性分析35-38
• 3.1.2 高速公路海量数据特征分析38-42
• 3.2 高速公路路网海量交通数据存取的需求分析42-43
• 3.3 基于云计算的高速公路海量交通数据的存取算法设计43-45
• 3.4 本章小结45-47
• 第4章 基于MapReduce的高速公路交通参数并行查询实验47-55
• 4.1 基于空间特征的高速公路GML并行查询47-51
• 4.1.1 地理标记语言查询47
• 4.1.2 空间特征集提取47-49
• 4.1.3 GML并行查询处理49-51
• 4.2 实例验证51-53
• 4.2.1 实验环境51
• 4.2.2 结果分析51-53
• 4.3 本章小结53-55
• 第5章 总结与展望55-57
• 5.1 总结55
• 5.2 展望55-57
• 参考文献57-61
• 致谢61

【参考文献】

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本文编号：547465