陸 璐

(廣西交通科學(xué)研究院有限公司，廣西 南寧 530007)

0 引言

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨，引發(fā)了各行業(yè)各領(lǐng)域的創(chuàng)新變革，擁有海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)并對其進(jìn)行挖掘分析和應(yīng)用已然成為各行業(yè)的潮流。大數(shù)據(jù)也催生了交通大數(shù)據(jù)這一概念，智能交通系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的交通數(shù)據(jù)不同：在數(shù)據(jù)來源上，交通大數(shù)據(jù)不僅包括了聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)系統(tǒng)的通行記錄、外場的智能設(shè)備記錄的視頻圖像、傳感器設(shè)備的動態(tài)檢測數(shù)據(jù)，還包括了氣象檢測環(huán)境數(shù)據(jù)；在數(shù)據(jù)分類上，交通大數(shù)據(jù)不僅有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更包括了海量的、實(shí)時(shí)的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)體量大、種類多，產(chǎn)生的速度也非常快，是一種豐富獨(dú)特的數(shù)據(jù)資源。大數(shù)據(jù)的生命周期包括了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化等。要挖掘出這些數(shù)據(jù)的隱含價(jià)值，提升交通服務(wù)質(zhì)量，需要從數(shù)據(jù)采集入手。面對海量交通數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已不能滿足需求，因此，我們應(yīng)研究主流的大數(shù)據(jù)采集技術(shù)，并結(jié)合廣西高速公路信息化系統(tǒng)的實(shí)際需求，構(gòu)建交通大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)采集方案。

1 大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

交通大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集是指將各個(gè)系統(tǒng)或設(shè)備生成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺加以存儲。從業(yè)務(wù)角度劃分，數(shù)據(jù)可以分為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)：

(1)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括車輛通行出入口時(shí)間、通行費(fèi)用、車輛類型、貨車稱重、站點(diǎn)信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。一般存儲在Oracle、MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

(2)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)：視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括卡口攝像頭所拍攝的視頻、車檢器的采集信號、交通調(diào)查站的過往車輛統(tǒng)計(jì)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。一般存儲以文件的形式存儲在前端設(shè)備。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)來源比較單一，通常是使用中間件傳輸將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心并存儲到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，并使用大規(guī)模并行處理(Massive Parallel Processing)技術(shù)來提升處理效率。但大規(guī)模并行處理技術(shù)追求高度一致性和可靠性，可用性和擴(kuò)展性相對較低，不足以應(yīng)對交通大數(shù)據(jù)體量快速增長的需求。

新一代的數(shù)據(jù)采集方法通常以高可用、高性能和易擴(kuò)展為主要設(shè)計(jì)目標(biāo)，多數(shù)采用分布式計(jì)算架構(gòu)。為了保證數(shù)據(jù)的可靠性，數(shù)據(jù)存儲也會使用分布式存儲系統(tǒng)。目前主流的數(shù)據(jù)采集平臺包括Apache Flume、Fluentd、Apache Kafka等。

Apacheflume[1]：Flume是高性能、高可用的分布式日志收集系統(tǒng)，是Cloudera公司的開源項(xiàng)目，于2011年重構(gòu)后成為Apache的頂級項(xiàng)目。Flume的優(yōu)點(diǎn)除了高可靠、可擴(kuò)展性強(qiáng)之外，也提供了通用的接口。在文件格式匹配的情況下，僅需配置即可搭建起數(shù)據(jù)采集應(yīng)用，而不需要開發(fā)封裝接口。在交通監(jiān)控系統(tǒng)中，監(jiān)測設(shè)備如車檢器會產(chǎn)生大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)類似于日志，分布在各個(gè)前端設(shè)備中，可以使用Flume進(jìn)行采集加以分析。

Fluentd[2]：Fluentd是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)采集框架，使用JSON文件來統(tǒng)一日志數(shù)據(jù)。其架構(gòu)特性是可插拔的，支持各種不同種類和格式的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)輸出，同時(shí)提供了高可靠和很好的擴(kuò)展性。

Apache Kafka[3]：Kafka主要用于處理實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)，是2010年12月LinkedIn公司的開源項(xiàng)目。它在大數(shù)據(jù)平臺中起到數(shù)據(jù)分發(fā)中間件的作用。在大數(shù)據(jù)分析的使用場景中，在數(shù)據(jù)采集上來以后，需要傳輸?shù)胶蠖诉M(jìn)行下一步處理。由于采集前端與處理后端通常是一對多的關(guān)系，所以需要數(shù)據(jù)分發(fā)中間件來負(fù)責(zé)消息轉(zhuǎn)發(fā)，以保證消息的可靠性，平衡前后端的速度差[4]。

2 智能交通大數(shù)據(jù)采集需求分析

廣西高速公路信息化系統(tǒng)的相關(guān)業(yè)務(wù)擁有不同的數(shù)據(jù)源及應(yīng)用場景，因此其具體的數(shù)據(jù)采集需求要結(jié)合實(shí)際的數(shù)據(jù)源及應(yīng)用場景做進(jìn)一步的分析。

2.1 聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)

聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)是高速公路管理的核心業(yè)務(wù)之一，因此收費(fèi)數(shù)據(jù)是重點(diǎn)分析的對象。收費(fèi)數(shù)據(jù)的原始記錄產(chǎn)生于收費(fèi)車道前置的收費(fèi)設(shè)備，并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)清分中心，存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)的基本需求是在不影響業(yè)務(wù)處理性能的情況下，保留歷史數(shù)據(jù)以備數(shù)據(jù)挖掘與分析。在這個(gè)業(yè)務(wù)處理場景中，收費(fèi)數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，可伸縮性較差，又需要滿足查詢與其他數(shù)據(jù)操作的實(shí)時(shí)性，需要定期清除部分歷史數(shù)據(jù)。但是在大數(shù)據(jù)場景下，這些看似無用的歷史數(shù)據(jù)又可能是具有極高的隱含價(jià)值。因而需要將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)同步到大數(shù)據(jù)平臺的分布式存儲系統(tǒng)HDFS中，讓HDFS備份完整數(shù)據(jù)的冗余存儲。

2.2 視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)

高速公路上的視頻監(jiān)控通常是為了應(yīng)對路面上的交通事件，為應(yīng)急處理提供事實(shí)依據(jù)。視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的基本需求是提取特征數(shù)據(jù)，重點(diǎn)保留交通事件的視頻記錄。針對視頻文件的大數(shù)據(jù)處理，需要在采集提取階段加載圖片后，根據(jù)某種識別算法，識別并提取圖片的特征信息，并將其轉(zhuǎn)換為應(yīng)急救援和緊急預(yù)案需要的數(shù)據(jù)模型。這個(gè)場景中數(shù)據(jù)采集的難點(diǎn)是，數(shù)據(jù)提取的耗時(shí)相對較長，也需要較多的內(nèi)存資源，容易成為整個(gè)數(shù)據(jù)處理流程的瓶頸[5]。

2.3 車檢器數(shù)據(jù)

車檢器是布設(shè)在路上檢測車流量的設(shè)備，其數(shù)據(jù)是周期性采集統(tǒng)計(jì)的車輛統(tǒng)計(jì)值。實(shí)時(shí)車流量信息是高速公路信息化管理中關(guān)注的重點(diǎn)，這關(guān)系到收費(fèi)站資源調(diào)配、應(yīng)急事件處理等工作源。車檢器數(shù)據(jù)的基本需求是數(shù)據(jù)要實(shí)時(shí)采集。由于車檢器數(shù)量較多，而且在未來還可能會增加，因此需要在采集方法上能夠提供高可用性和易擴(kuò)展性。

3 智能交通大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)采集方法構(gòu)想

交通大數(shù)據(jù)的采集涉及數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、處理和存儲三個(gè)階段，基于高速公路信息化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需求及其應(yīng)用場景，智能交通大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)采集既要兼容傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，又要支持新型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3.1 平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)

為了合理利用資源，交通大數(shù)據(jù)平臺從聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)清分中心獲取收費(fèi)清分?jǐn)?shù)據(jù)。而對于視頻監(jiān)控的視頻數(shù)據(jù)和車檢器數(shù)據(jù)的采集與處理，則通過集成目前開源的日志采集技術(shù)、數(shù)據(jù)流處理技術(shù)、消息隊(duì)列技術(shù)和分布式存儲技術(shù)，實(shí)現(xiàn)交通大數(shù)據(jù)的收集、傳輸與存儲。平臺架構(gòu)如圖1所示。

圖1 智能交通大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)示意圖

為了不影響聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)業(yè)務(wù)的處理性能，聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)采用Kafka訂閱-發(fā)布的方式進(jìn)行傳輸，直接存儲到大數(shù)據(jù)平臺的分布式文件系統(tǒng)HDFS中，完成歷史數(shù)據(jù)的冗余備份。

視頻數(shù)據(jù)由于體量極大，需要先進(jìn)行特征提取再進(jìn)行分類存儲，以便數(shù)據(jù)的后續(xù)處理與使用。視頻流存儲到視頻服務(wù)器后，通過Kafka將數(shù)據(jù)傳輸?shù)教幚矸?wù)器，在處理服務(wù)器進(jìn)行特征提取和視頻壓縮，將結(jié)果使用Kafka傳到大數(shù)據(jù)平臺。

車檢器數(shù)據(jù)使用Flume將數(shù)據(jù)以日志的形式傳回到大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行存儲展示，由于車檢器數(shù)量很多，F(xiàn)lume部署以集群的方式，保證數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)目煽啃耘c穩(wěn)定性。

3.2 數(shù)據(jù)存儲設(shè)計(jì)

交通大數(shù)據(jù)平臺的存儲設(shè)計(jì)以分布式存儲HDFS為主，同時(shí)支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫。收費(fèi)數(shù)據(jù)這類傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫移植過來的數(shù)據(jù)，用HBase建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，最大程度與源數(shù)據(jù)保持一致。視頻數(shù)據(jù)要對特征值建立索引，并存儲壓縮后的視頻文件，以減少存儲壓力。

分布式存儲平臺中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)可通過ETL將處理過的信息存儲在數(shù)據(jù)倉庫中，以便上層應(yīng)用的快速搜索查詢。例如，收費(fèi)數(shù)據(jù)的原始記錄在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后形成報(bào)表，報(bào)表記錄可按照按業(yè)務(wù)需求分類存儲在數(shù)據(jù)倉庫中，上層應(yīng)用即能快速提取所需數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)效率。

4 結(jié)語

本文對大數(shù)據(jù)的采集技術(shù)進(jìn)行了研究，分析了交通大數(shù)據(jù)平臺中高速公路信息化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和需求，對智能交通大數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了構(gòu)想。智能交通大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是交通數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升競爭力的必然趨勢，對于提高智能交通信息化水平、提升交通服務(wù)質(zhì)量、提高決策效率具有重要意義。數(shù)據(jù)采集作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，其意義不言而喻。