基于Hadoop与MPP关系型数据库混合架构的智能交通管理大数据资源平台
目前智能交通管理数据资源中心的传统系统架构和数据处理方法,其在数据存储和处理智能交通管理大数据方面已经开始出现如下瓶颈:交通管理数据越来越海量、交通管理业务应用越来越复杂、数据查询响应速度越来越慢.本文提出了采用Hadoop和MPP技术混合架构进行智能交通管理大数据资源平台架构设计的思想和实现方法;其核心部分归类包括数据存储层、业务应用服务模型层和平台应用接口层,数据存储层和业务应用服务模型层为上层交通管理应用提供计算资源、存储资源和大数据挖掘分析,平台应用接口层涵盖了在公安智能交通管理方面常见的业务应用接口,为业务应用平台提供支持;通过大数据平台构建从而有效提升智能交通管理大数据存储和处理分析的效率与性能,为提升智能交通管理业务水平打下基础.
智能交通管理系统 大数据 关系型数据库 分布式并行计算 混合架构
李标 张铿 朱自博 封春房
公安部交通管理科学研究所,江苏 无锡 214151;现代城市交通技术 江苏高校协同创新中心,江苏 南京 210096
国内会议
无锡
中文
709-715
2015-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）