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海量铁路机车GIS定位数据分布式处理技术
被引量:
3
1
作者
周小平
刘祥磊
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2015年第7期812-816,共5页
针对铁路机车海量GIS信息数据及其对铁路调度几种控制系统带来的数据存取问题,采用Hadoop HDFS进行海量GIS数据存取,提出HBase的数据表结构设计及查询方法以及采用MapReduce进行数据分析的分布式处理方法,明确了基于MapReduce对铁路机车...
针对铁路机车海量GIS信息数据及其对铁路调度几种控制系统带来的数据存取问题,采用Hadoop HDFS进行海量GIS数据存取,提出HBase的数据表结构设计及查询方法以及采用MapReduce进行数据分析的分布式处理方法,明确了基于MapReduce对铁路机车GIS信息进行地图匹配以及安全距离计算的方法。试验结果表明:采用Hadoop HDFS进行数据存取具有较高的效率,在需要大量数据存取的情况下,采用MapReduce进行分布式数据分析效率更高,扩展性更好。
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关键词
计算机应用
分布式计算
MAPREDUCE
铁路机车
海量数据
下载PDF
职称材料
基于组合定位海量数据处理的铁路机车安全距离预警
被引量:
1
2
作者
周小平
刘祥磊
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期103-109,共7页
针对我国铁路机车定位数据丢失时有发生的现象,阐述了以现有较成熟的GNSS/INS/DR(Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System/Dead Reckoning)组合定位装置构建铁路机车定位的系统架构。在此基础上,针对海量位置数...
针对我国铁路机车定位数据丢失时有发生的现象,阐述了以现有较成熟的GNSS/INS/DR(Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System/Dead Reckoning)组合定位装置构建铁路机车定位的系统架构。在此基础上,针对海量位置数据,引入Hadoop技术,给出了采用HBase存储海量位置信息数据的方法,采用MapReduce校正位置信息数据及安全距离计算的方法。经实验验证,该方案在需要大量数据存取的情况下,采用MapReduce进行分布式数据分析效率更高,扩展性更好。
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关键词
海量数据
铁路机车
安全距离
组合定位
HADOOP
下载PDF
职称材料
题名
海量铁路机车GIS定位数据分布式处理技术
被引量:
3
1
作者
周小平
刘祥磊
机构
北京建筑大学
北京
市
建筑
安全监测工程技术研究中心
中国人民
大学
信息学院
北京建筑大学现代城市测量国家测绘局重点实验室
出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2015年第7期812-816,共5页
基金
地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室经费资助项目(201317)
北京市高等学校青年英才资助项目(21147514040)
文摘
针对铁路机车海量GIS信息数据及其对铁路调度几种控制系统带来的数据存取问题,采用Hadoop HDFS进行海量GIS数据存取,提出HBase的数据表结构设计及查询方法以及采用MapReduce进行数据分析的分布式处理方法,明确了基于MapReduce对铁路机车GIS信息进行地图匹配以及安全距离计算的方法。试验结果表明:采用Hadoop HDFS进行数据存取具有较高的效率,在需要大量数据存取的情况下,采用MapReduce进行分布式数据分析效率更高,扩展性更好。
关键词
计算机应用
分布式计算
MAPREDUCE
铁路机车
海量数据
Keywords
computer application
distributed computing
MapReduce
locomotive
massive data
分类号
U284.59 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于组合定位海量数据处理的铁路机车安全距离预警
被引量:
1
2
作者
周小平
刘祥磊
机构
北京建筑大学
北京
市
建筑
安全监测工程技术研究中心
中国人民
大学
信息学院
北京建筑大学现代城市测量国家测绘局重点实验室
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期103-109,共7页
基金
地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室项目(201317)
北京市高等学校青年英才资助项目(YETP1660)
文摘
针对我国铁路机车定位数据丢失时有发生的现象,阐述了以现有较成熟的GNSS/INS/DR(Global Navigation Satellite System/Inertial Navigation System/Dead Reckoning)组合定位装置构建铁路机车定位的系统架构。在此基础上,针对海量位置数据,引入Hadoop技术,给出了采用HBase存储海量位置信息数据的方法,采用MapReduce校正位置信息数据及安全距离计算的方法。经实验验证,该方案在需要大量数据存取的情况下,采用MapReduce进行分布式数据分析效率更高,扩展性更好。
关键词
海量数据
铁路机车
安全距离
组合定位
HADOOP
Keywords
massive data
railway locomotive
safety distance
integrated positioning
Hadoop
分类号
X928 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
海量铁路机车GIS定位数据分布式处理技术
周小平
刘祥磊
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2015
3
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职称材料
2
基于组合定位海量数据处理的铁路机车安全距离预警
周小平
刘祥磊
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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