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基于云架构的交通感知数据集成处理平台 被引量:12
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作者 赵卓峰 丁维龙 韩燕波 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1332-1341,共10页
海量、多源、不间断的交通感知数据环境下,如何提供集成化的交通感知数据处理支持是多样化交通应用实施中的难点.现有的通用计算框架及平台由于缺少对具有时空相关等特征的交通感知数据和应用间交通感知数据共享的支持,使得交通感知数... 海量、多源、不间断的交通感知数据环境下,如何提供集成化的交通感知数据处理支持是多样化交通应用实施中的难点.现有的通用计算框架及平台由于缺少对具有时空相关等特征的交通感知数据和应用间交通感知数据共享的支持,使得交通感知数据处理应用的开发存在较高的复杂性并且易于造成大量重复的数据跨节点传输而影响应用性能.针对此问题,通过分析交通感知数据及其处理需求特征,提出一种基于可跨应用共享的时空数据对象的交通感知数据处理模型,通过引入时空数据对象这一新的概念抽象并提供易并行划分的时空数据对象组织及共享支持,实现分布计算中对时空型交通感知数据的优化管理.在此基础上,设计并实现了交通感知数据集成处理平台.通过实际应用和基于真实交通数据的实验测试表明:该平台相对于传统的交通感知数据处理方法及系统在性能及扩展性等方面均具有一定的优势. 展开更多
关键词 云架构 交通感知数据 时空数据对象 实时MapReduce 流计算
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