郭旭+衛(wèi)彪+江建宇

摘 要 卡口車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法，包括配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，搭建并行計(jì)算集群環(huán)境；按照需要采集的車輛特征建立表結(jié)構(gòu)，在表結(jié)構(gòu)中選取至少兩個(gè)特征作為主鍵，由主鍵組成一條卡口數(shù)據(jù)信息；對(duì)主鍵和常用查詢字段建立分布式可變索引，再針對(duì)車牌號(hào)建立分布式檢索索引；接入待存儲(chǔ)的各個(gè)卡口的過車信息數(shù)據(jù)源；用戶以包含索引的字段進(jìn)行查詢，系統(tǒng)在100m/s之內(nèi)返回相應(yīng)數(shù)據(jù)。滿足日常業(yè)務(wù)中卡口系統(tǒng)對(duì)海量過車信息數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求，而且通過對(duì)過車信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了快速查詢的功能，大大提高了查詢速率，增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)。

關(guān)鍵詞 分布式存儲(chǔ)；Hadoop分布式計(jì)算框架；海量過車信息

中圖分類號(hào) TP31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2016）166-0074-01

1 系統(tǒng)架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)步驟

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)圖

1.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)步驟

1）配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，搭建并行計(jì)算集群環(huán)境，安裝與集群環(huán)境版本匹配的數(shù)據(jù)訪問中間件。

2）按照需要采集的車輛特征建立表結(jié)構(gòu)，在表結(jié)構(gòu)中選取至少2個(gè)特征作為主鍵，由主鍵組成一條卡口數(shù)據(jù)信息。

3）對(duì)主鍵和常用查詢字段建立分布式可變索引，再針對(duì)車牌號(hào)建立分布式檢索索引。

4）接入待存儲(chǔ)的各個(gè)卡口的過車信息數(shù)據(jù)源。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)功能綜述

2.1 過車數(shù)量統(tǒng)計(jì)

卡口車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法，其特征在于：設(shè)定定時(shí)任務(wù)，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)前一天各個(gè)卡口的過車數(shù)據(jù)總量。

2.2 過車信息格式

卡口車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法，其特征在于：將車牌號(hào)、通過時(shí)間、卡口編號(hào)這3個(gè)特征作為主鍵，由車牌號(hào)、通過時(shí)間和卡口編號(hào)共同組成一條能被用戶查詢到的卡口數(shù)據(jù)信息，卡口數(shù)據(jù)信息格式為：車牌號(hào)+通過時(shí)間取反+卡口編號(hào)。

2.3 模糊查詢

卡口車輛通行數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法，其特征在于：用戶輸入一個(gè)車牌號(hào)的其中任意一段連續(xù)字符，便可通過分布式索引文件的查詢返回相似度最高的前20個(gè)車牌號(hào)；返回車牌號(hào)之后，系統(tǒng)再根據(jù)相似度最高的車牌號(hào)列表進(jìn)行全字段的匹配查詢；車牌號(hào)的分布式索引存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)集群中的分布式文件系統(tǒng)中。

3 具體實(shí)施方式

3.1 配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器

首先，配置計(jì)算節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，搭建并行計(jì)算集群環(huán)境，安裝與集群環(huán)境版本匹配的數(shù)據(jù)訪問中間件，Apache Phoenix數(shù)據(jù)訪問中間件把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL語(yǔ)句編譯成HBase存儲(chǔ)所需要的操作語(yǔ)句，加快了開發(fā)效率，降低了開發(fā)難度；其次，按照需要采集的車輛特征建立表結(jié)構(gòu)，在表結(jié)構(gòu)中選取至少兩個(gè)特征作為主鍵，由主鍵組成一條卡口數(shù)據(jù)信息。

3.2 表結(jié)構(gòu)建立

如圖1所示，按照業(yè)務(wù)需求采集的車輛特征建立表結(jié)構(gòu)，采集到字段有“車牌號(hào)”“通信時(shí)間”“卡口編號(hào)”，“車輛顏色”“車輛大小”“通行方向”“數(shù)據(jù)來(lái)源”等存儲(chǔ)字段；根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求，整理需要持久化的所有數(shù)據(jù)信息字段，同時(shí)選取能夠唯一標(biāo)志一條記錄的字段作為主鍵，這里將車牌號(hào)、通過時(shí)間、卡口編號(hào)這3個(gè)特征作為主鍵，由車牌號(hào)、通過時(shí)間和卡口編號(hào)共同組成一條能被用戶查詢到的卡口數(shù)據(jù)信息。

3.3 大數(shù)據(jù)集群配置

大數(shù)據(jù)集群運(yùn)行在Linux內(nèi)核的服務(wù)器，計(jì)算節(jié)點(diǎn)、備份計(jì)算節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)使用Hadoop分布式計(jì)算框架，采用HDFS的分布式文件系統(tǒng)，利用MapReduce算法實(shí)現(xiàn)“分而治之”的計(jì)算模型，所有數(shù)據(jù)通過Phoenix中間件存儲(chǔ)在HBase數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，整個(gè)Hadoop框架內(nèi)的計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)、監(jiān)控和策略決定都由ZooKeeper管理。

參考文獻(xiàn)

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[2]涂子沛.大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例[M].桂林：廣西師范大學(xué)出版社，2015（6）.