Effektiv dataåtkomst av strömmande fordonsdata är grunden för analys, användning och gruvdrift av fordonsdata i smarta städer, vilket är ett sätt att förstå trafikmiljöer. Antalet fordon i städerna har emellertid ökat snabbt och uppgår till hundratusentals. Att få tillgång till massströmningsdata för fordon är svårt och tar lång tid på grund av begränsad beräkningsförmåga och bakåtlägen. Vi föreslår en effektiv streaming spatio-temporal dataåtkomst baserad på Apache Storm (ESDAS) för att uppnå realtid streaming dataåtkomst och datarengöring. Som en populär streaming data processing verktyg, Apache Storm kan tillämpas på strömmande massdata åtkomst och realtid data rengöring. Genom att designa Spout/bolt arbetsflödet för topologi i ESDAS och genom att utveckla fortkörningsbult och andra bultar kan Apache Storm uppnå det framtida målet. I våra experiment, Taiyuan BeiDou buss lokaliseringsdata väljs som mass spatio-temporal datakälla. I experimenten visas dataåtkomstresultaten med olika bultar i kartform och de filtrerade bussarnas aggregationsformer är olika. När det gäller prestandautvärdering är förbrukningstiden i ESDAS för tiotusen poster per sekund för en fortkörningsbult ca 300 millisekunder och för MongoDB ca 1300 millisekunder. Effektiviteten hos ESDAS är ungefär tre gånger högre än hos MongoDB.
Zhou m.fl. I REF föreslås ett system för effektiv streaming och rengöring av spatiotemporaldata, som också bygger på Apache Storm.
Efficient Streaming Mass Spatio-Temporal Vehicle Data Access in Urban Sensor Networks Based on Apache Storm
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}