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综合馆
基于Storm的车联网数据实时分析系统
  • 摘要

    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.

  • 作者

    张春风  申飞  张俊  陈杰  刘静  ZHANG Chun-Feng  SHEN Fei  ZHANG Jun  CHEN Jie  LIU Jing 

  • 作者单位

    中国科学院 强磁场科学中心, 合肥 230031;中国科学技术大学, 合肥 230026/中国科学院 强磁场科学中心,合肥,230031

  • 刊期

    2018年3期 ISTIC

  • 关键词

    车联网  Storm  实时分析  低延迟  高吞吐  vehicle network  Storm  real-time analysis  low latency  high throughput 

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34.239.150.22