城市交通的智能化和智慧化是城市规划和城市发展的重要衡量指标,同时智能交通和智慧城市也一直是国内外学者的研究热点问题。在诸多研究热点问题之中,如何实现扩展性强、准确性高、实时性快的动态城市网络,自然就成为了构建智慧城市的关键技术和基础保证。本文主要基于城市内的海量实时出租车的GPS数据进行了动态城市交通网络的构建;在此基础平台上进行了深度的数据分析与挖掘以此构建城市的路网模型;并对传统的基于路径最短的路径搜索算法进行了补充,加入了时间片以及城市路网状态的考量。首先为了构建数据承载力强、服务响应快、系统拓展行强的基础平台,本文选择使用HDFS分布式文件系统来解决大的实时出租车数据。其次,本文针对实时出租车GPS数据的特点,结合HDFS分布式文件系统和Spark分布式计算平台,对数据进行深度地挖掘和分析。包括分析每一趟出租车每天的出行规律、载客状态、乘客客流分布、城市OD情况等交通问题,并在此基础上将出租车的运行速度,地理位置等信息映射到具体的城市路网上,通过分析历史数据进而构建城市骨干交通网络。最后再此基础上针对SPFA等基于道路最短原则的路径导航算法进行了补充和完善,添加了行车时间以及道路平均速度的考量,提出了结合导航路径以及行车时间多维度的最优路径导航算法,并在全文最后的实验部分进行了相关可视化的对比结果。城市动态网络的构建和基于城市动态网络的最优导航问题,是实现未来城市实时路况查询,车辆动态导航乃至构建智慧城市的关键技术。本文提出的城市交通网络基础平台构建方法、基于出租车GPS数据的分析与挖掘方法以及多尺度考量下的城市路径导航算法。能够较好的满足现代化智慧城市的城市特点。在实现城市交通智能化方面具有良好的应用价值。