【摘 要】
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针对传统车联网平台在处理海量数据时存在吞吐量小,实时性差的问题,设计了一种基于大数据流处理技术的实时分析系统.系统分为数据采集、数据转发、实时分析、数据存储和可视
【机 构】
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中国科学院强磁场科学中心,中国科学技术大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273323)
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针对传统车联网平台在处理海量数据时存在吞吐量小,实时性差的问题,设计了一种基于大数据流处理技术的实时分析系统.系统分为数据采集、数据转发、实时分析、数据存储和可视化展示5层.为了满足系统高并发接入以及实时性的需求,引入Storm实时计算系统进行数据的实时分析.同时,利用Kafka消息队列的异步通信机制将各层之间解耦,采用Hbase进行海量数据存储,从而提高车联网非机构化数据存储效率.另外,针对访问数据库开销大的问题,采用Redis缓存策略,进一步提高查询效率.实验证明,较传统的多线程处理平台,该系统具有低延迟,高吞吐,可拓展等特点,能够满足车联网大数据流处理要求.
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