基于Hadoop的卡口、百度路况等海量数据分析研判平台研究设计

• 作者: 韩雨霏
• 来源期刊: 机电信息
• 关键词: 海量数据 Hadoop 卡口数据 百度路况数据 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（29）
• 所属期刊栏目: 设计与分析
• 页码范围: 148-149
• 页数: 2页
• 字数: 2636字
• 语种: 中文

摘要

利用卡口数据、百度路况数据等海量交管数据,基于Hadoop中间件平台对海量数据分析研判平台进行了研究与设计.针对卡口数据、百度路况数据等海量数据特点,结合基于Hadoop平台的数据挖掘技术,解决了异构数据实时存储分析、复杂网络环境下数据丢失、重复等问题,实现了中间件平台的设计及海量数据分析研判平台总体框架设计,有效提高了大粒度、长周期数据的深度挖掘能力和数据处理存储效率,满足对数据深度挖掘、数据碰撞和应用的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩雨霏		1	0	0.0	0.0