摘要：巨大的爆炸的城市交通数据,传统的智能交通系统体系结构已经大规模结构化数据处理不足,尤其是在“以人为本,服务民生”背景下,智能交通系统提出了更高的要求,因此应考虑系统的架构与数十亿级数据引擎的选择,综合日志数据检索的大碰撞,采矿和其他新技术;系统应该针对MapReduse和火花的能力不同属性的数据优化计算模型,满足城市智能交通数据离线和实时应用的要求。随着“以人为本”的智能交通系统,为了缓解交通拥堵,优化交通、城市管理、服务贡献的人。

关键词：智能交通、大数据、以人为本、Mapreduse、Spark、轨迹碰撞

正文：1系统架构选择 传统的智能交通方案主要通过建设电子警察,刺刀的速度、高地面监测系统,如捕捉交通违章处罚和威慑司机违法行为,降低交通事故的发生率。在“以人为本、服务民生”背景下,如何构建“预防、阻止”为主要目标的城市智能交通方案,是智能交通解决方案。系统架构应考虑是由于满足新的需求。 系统使用Hadoop分布式计算体系结构框架的大数据系统。创建HBASE HDFS系统是基于硬盘存储静态数据(日常汽车信息、交通信息),是基于火花内存实时动态数据的分析(旅游官员监控报警、拥堵指数分析)和系统的各种配置(用户权限/设备/感应信号/屏幕/ GPS)冷藏,并提供范围广泛的数据(甲板/轨迹/ /非法限制)Mapreduse热数据分析。业务各类数据分析,根据前方的车辆的时间和空间属性指数,并充分利用Mapreduse并引发不同属性数据计算模型的优化能力,只有这样才能保证的前提下增加数据量,数据检索的准确性和及时性,从而保护数据编写和安全......