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    車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲系統(tǒng)淺析

    2016-08-04 21:58:34郭旭衛(wèi)彪江建宇
    科技傳播 2016年13期
    關鍵詞:主鍵車牌號卡口

    郭旭+衛(wèi)彪+江建宇

    摘 要 卡口車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲方法,包括配置計算節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點服務器,搭建并行計算集群環(huán)境;按照需要采集的車輛特征建立表結構,在表結構中選取至少兩個特征作為主鍵,由主鍵組成一條卡口數(shù)據(jù)信息;對主鍵和常用查詢字段建立分布式可變索引,再針對車牌號建立分布式檢索索引;接入待存儲的各個卡口的過車信息數(shù)據(jù)源;用戶以包含索引的字段進行查詢,系統(tǒng)在100m/s之內(nèi)返回相應數(shù)據(jù)。滿足日常業(yè)務中卡口系統(tǒng)對海量過車信息數(shù)據(jù)存儲的需求,而且通過對過車信息的數(shù)據(jù)結構的索引數(shù)據(jù)結構設計實現(xiàn)了快速查詢的功能,大大提高了查詢速率,增強了用戶體驗。

    關鍵詞 分布式存儲;Hadoop分布式計算框架;海量過車信息

    中圖分類號 TP31 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2016)166-0074-01

    1 系統(tǒng)架構和實現(xiàn)步驟

    1.1 系統(tǒng)架構圖

    1.2 系統(tǒng)實現(xiàn)步驟

    1)配置計算節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點服務器,搭建并行計算集群環(huán)境,安裝與集群環(huán)境版本匹配的數(shù)據(jù)訪問中間件。

    2)按照需要采集的車輛特征建立表結構,在表結構中選取至少2個特征作為主鍵,由主鍵組成一條卡口數(shù)據(jù)信息。

    3)對主鍵和常用查詢字段建立分布式可變索引,再針對車牌號建立分布式檢索索引。

    4)接入待存儲的各個卡口的過車信息數(shù)據(jù)源。

    2 系統(tǒng)實現(xiàn)功能綜述

    2.1 過車數(shù)量統(tǒng)計

    卡口車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲方法,其特征在于:設定定時任務,自動統(tǒng)計前一天各個卡口的過車數(shù)據(jù)總量。

    2.2 過車信息格式

    卡口車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲方法,其特征在于:將車牌號、通過時間、卡口編號這3個特征作為主鍵,由車牌號、通過時間和卡口編號共同組成一條能被用戶查詢到的卡口數(shù)據(jù)信息,卡口數(shù)據(jù)信息格式為:車牌號+通過時間取反+卡口編號。

    2.3 模糊查詢

    卡口車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲方法,其特征在于:用戶輸入一個車牌號的其中任意一段連續(xù)字符,便可通過分布式索引文件的查詢返回相似度最高的前20個車牌號;返回車牌號之后,系統(tǒng)再根據(jù)相似度最高的車牌號列表進行全字段的匹配查詢;車牌號的分布式索引存儲在大數(shù)據(jù)集群中的分布式文件系統(tǒng)中。

    3 具體實施方式

    3.1 配置計算節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點服務器

    首先,配置計算節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點服務器,搭建并行計算集群環(huán)境,安裝與集群環(huán)境版本匹配的數(shù)據(jù)訪問中間件,Apache Phoenix數(shù)據(jù)訪問中間件把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的SQL語句編譯成HBase存儲所需要的操作語句,加快了開發(fā)效率,降低了開發(fā)難度;其次,按照需要采集的車輛特征建立表結構,在表結構中選取至少兩個特征作為主鍵,由主鍵組成一條卡口數(shù)據(jù)信息。

    3.2 表結構建立

    如圖1所示,按照業(yè)務需求采集的車輛特征建立表結構,采集到字段有“車牌號”“通信時間”“卡口編號”,“車輛顏色”“車輛大小”“通行方向”“數(shù)據(jù)來源”等存儲字段;根據(jù)具體業(yè)務需求,整理需要持久化的所有數(shù)據(jù)信息字段,同時選取能夠唯一標志一條記錄的字段作為主鍵,這里將車牌號、通過時間、卡口編號這3個特征作為主鍵,由車牌號、通過時間和卡口編號共同組成一條能被用戶查詢到的卡口數(shù)據(jù)信息。

    3.3 大數(shù)據(jù)集群配置

    大數(shù)據(jù)集群運行在Linux內(nèi)核的服務器,計算節(jié)點、備份計算節(jié)點和數(shù)據(jù)節(jié)點使用Hadoop分布式計算框架,采用HDFS的分布式文件系統(tǒng),利用MapReduce算法實現(xiàn)“分而治之”的計算模型,所有數(shù)據(jù)通過Phoenix中間件存儲在HBase數(shù)據(jù)庫內(nèi),整個Hadoop框架內(nèi)的計算轉發(fā)、監(jiān)控和策略決定都由ZooKeeper管理。

    參考文獻

    [1]Tom Wbite.hadoop權威指南第三版[M].北京:人民教育出版社,2014(7).

    [2]涂子沛.大數(shù)據(jù)應用實例[M].桂林:廣西師范大學出版社,2015(6).

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