基于Hadoop的車載云服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、車載自組織網(wǎng)絡(luò)是智能交通系統(tǒng)中重要的組成部分，車載自組織網(wǎng)絡(luò)的研究有助于改善交通系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理以及物流。隨著車載終端越發(fā)智能化，簡單的服務(wù)應(yīng)用能夠產(chǎn)生、收集的信息數(shù)據(jù)量越來越多，并且數(shù)據(jù)類型也趨于復(fù)雜，車載系統(tǒng)的存儲和處理負(fù)荷變得更加沉重。如何解決車載自組織網(wǎng)絡(luò)海量復(fù)雜數(shù)據(jù)的存儲和處理，如何有效保證車載自組織網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息的傳播，始終是車載自組織網(wǎng)絡(luò)研究中的重點問題。如今云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)吸引了越來越多的關(guān)注并應(yīng)用于不同的研究領(lǐng)域。本文

2、重點闡述了車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的幾點關(guān)鍵問題，具體映射大數(shù)據(jù)的“4V”特征，構(gòu)建基于Hadoop的車載云大數(shù)據(jù)處理平臺，將車輛應(yīng)用數(shù)據(jù)的存儲和對其進(jìn)行的計算都集中在“云”中，利用分布式計算框架MapReduce對數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理尋找路由最短路徑，將大數(shù)據(jù)處理平臺包裝成一個整體對外發(fā)布的服務(wù)，滿足車載用戶的體驗需求。
　　本文的研究內(nèi)容主要包含以下幾個方面:
　　(1)車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的大數(shù)據(jù)問題探討。本文分析了車輛信息數(shù)據(jù)流的流動

3、性、分布性、動態(tài)性和不確定性等特點，映射大數(shù)據(jù)的“4V”特征，驗證車載自組織網(wǎng)絡(luò)中的有些問題可被當(dāng)作大數(shù)據(jù)問題，探索新的解決路由發(fā)現(xiàn)思路。
　　(2)車載云大數(shù)據(jù)處理平臺架構(gòu)研究。本文選用開源的Hadoop作為車載大數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)平臺，構(gòu)建基于Hadoop的車載云大數(shù)據(jù)處理平臺，可兼容離線、近實時和實時環(huán)境下的不同業(yè)務(wù)場景，解決車載自組織網(wǎng)絡(luò)涉及的海量復(fù)雜數(shù)據(jù)的存儲和處理問題。
　　(3)分布式并行路由算法的設(shè)計和實現(xiàn)。路由