Massiv bana data genereras av GPS-utrustade enheter, såsom bilar och mobiltelefoner, som används i allt större utsträckning i transporter, platsbaserade tjänster, och urbana datorer. Till följd av detta har en rad olika metoder föreslagits för hantering av banadata och analys. Traditionella system och metoder är dock vanligtvis utformade för mycket specifika datahanterings- eller analysbehov, vilket tvingar användare att sy ihop heterogena system för att analysera bandata på ett ineffektivt sätt. Med inriktning på den övergripande data pipeline av stor bana datahantering och analys, presenterar vi en enhetlig plattform, som kallas UlTraMan. För att uppnå skalbarhet, effektivitet, uthållighet och flexibilitet, (i) utökar vi Apache Spark med avseende på både datalagring och databehandling genom att sömlöst integrera en viktig värdelager, och (ii) vi förbättrar MapReduce paradigm för att tillåta flexibla optimeringar baserade på slumpmässig dataåtkomst. Vi studerar det resulterande systemets flexibilitet med hjälp av fallstudier om datainsamling, aggregeringsanalyser och mönsterbrytning. Omfattande experiment på verkliga och syntetiska bana data rapporteras ge insikt i skalbarhet och prestanda av UlTraMan. Referensformat för PVLDB:
Ding m.fl. REF föreslår en enhetlig plattform för storbana datahantering, nämligen UlTraMan, som löser flera begränsningar av Spark för att hantera stora bana data.
UlTraMan: A Unified Platform for Big Trajectory Data Management and Analytics
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}