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一种基于MapReduce的车辆轨迹提取方法

论文摘要

针对从海量出租车GPS位置点数据中提取载客轨迹问题,在分析位置点数据存储结构的基础上,提出一种基于MapReduce的分布式处理算法,实现出租车载客轨迹的分布式提取。通过自定义联合键、分区和分组,有效利用MapReduce的二次排序功能实现按出租车标识提取载客轨迹。实验表明,提出的分布式算法较好地解决了海量数据的并行提取。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 出租车轨迹
  •   2.1 轨迹数据
  •   2.2 载客轨迹提取
  • 3 基于MapReduce的载客轨迹提取
  •   3.1 MapReduce
  •   3.2 并行处理算法
  •   3.3 联合键
  •   3.4 自定义分区
  •   3.5 自定义比较和分组
  •   3.6 Map和Reduce处理
  •     1) Mapper定义
  •     2) Reducer定义
  • 4 实验与分析
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 褚龙现,李文坚

    关键词: 轨迹,分布式,出租车数据,载客

    来源: 电脑知识与技术 2019年21期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 平顶山学院

    基金: 河南省科技厅软科学研究项目(182102210471)(名称:基于大数据分析的道路运输实时监控预警与决策研究)

    分类号: TP311.13;U463.6

    DOI: 10.14004/j.cnki.ckt.2019.2301

    页码: 1-2+6

    总页数: 3

    文件大小: 1520K

    下载量: 238

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c0f77cf93600f01009d4590e.html