基于大数据与云计算下的Android导航技术的研究与实现

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当今信息时代,伴随智能终端的迅猛发展与普及,与其相关的基于Android平台的应用也是层出不穷、功能各异,其中基于Android平台的地图导航具有很强的实用意义,为人们的出行提供了很大的便利,深受人们欢迎。本文主要对基于Android平台的地图导航技术和相关的大数据与云计算技术进行了研究与实现。首先,本文针对当今社会智能终端、大数据与云计算的发展背景和发展趋势进行了简要介绍。接着,从两个方面对Android平台原理进行了介绍和研究。Android平台的框架主要分为应用程序层、应用程序框架层、系统运行时、Linux内核等四个层,所有的Android相关的开发工作都是基于此框架进行开发研究的;Android四大组件分别为Activity、Service、Content Provider、BroadCast Receiver,Activity主要用于显示功能,就像普通手机的一个窗口或者平板电脑的一屏,Service主要执行后台运行操作从而提供对应服务,Content Provider用于实现数据共享功能,BroadCast Receiver用于统一广播模型。其次,本文对查询系统中的路径算法进行了研究。本文通过Dijkstra算法、Floyd算法和SPFA最短路径算法的研究对比分析,最终选择了比较高效的SPFA最短路径算法,有效的减少了用户的等待响应时间;本文对整个交通网络进行了抽象,建立了交通网络的抽象模型,在SPFA算法基础上研究分析了换乘次数最少算法;通过与目前市面上较受欢迎的高德导航系统进行对比分析,本系统导航算法已达到当前导航技术水平。再者,本文在普通交通查询研究的基础上,针对当今网络数据的指数增长趋势,在大数据服务的需求日益迫切的背景环境下,对Hadoop、移动云计算、LBS定位等技术进行了研究,并将其成功融入本课题研究,完成了相关功能实现工作。最后,本文在Android的研究基础上,基于Eclipse平台,完成了Android 4.0.3版本环境的搭建工作,成功运用Java开发语言开发了名为“小蚂蚁地图”的地图导航系统,并对整个系统的各个功能模块的实现结果进行了详细的配图解释说明。总之,该系统不仅实现了普通的线路和站点查询功能,而且结合百度地图API,融入了大数据与云计算技术,实现了躲避拥堵查询、时间最优查询、人口热力图、实时的查看附近使用此软件的人员密度分布等功能,从而为个人的出行提供很大的便利性,可以方便出行方案的实时规划,具有很大的现实实用意义。
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