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交通大数据解决方案

 
随着城市化进程的加快,交通拥堵、交通污染日益严重,交通事故频繁发生,这些都是各大城市亟待解决的问题。为此,及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提,而这一难题可以通过大数据技术得到解决。目前交通行业数据处理和利用的现状如下:
1. 存在数据孤岛:各部门独自拥有各个业务系统数据,管理、共享难;各交通部门在建设部门数据库系统时,只考虑了满足自身业务需求,缺乏统一规划;各种交通信息资源分散存储,各部门或各系统的数据库相互分离,数据共享交换机制还没有形成。
2. 数据资产流失:历史数据由于存储手段、存储格式、存储介质等原因,难以保存和利用,例如新旧系统切换时数据的备份机制如果没有做好,就会出现历史数据资产流失。
3. 智能化程度低:对于紧急事故的处理,主要由人的经验来做决策,很少用数据说话,应急指挥、道路规划等迫切需要智能化解决方案;
4. 精细化管理不够:数据缺乏统一管理、难以支持精细化管理和科学化决策,数字资源综合利用率低。
交通大数据解决方案
H3C大数据平台采用融合架构:新型MPP数据库与Hadoop生态系统融合一体,用MPP处理PB级别的、高质量的结构化数据,同时为应用开发提供标准SQL接口;用Hadoop存储与处理半结构化、非结构化的视频监控、GPS定位信息、RFID识别信息等数据,这样可同时满足结构化、半结构化和非结构化数据的处理需求;运维管理平台统一管理MPP与Hadoop集群。交通行业大数据平台架构如下图所示:
通过采集不同数据源、不同业务系统的数据,导入到大数据平台中,对接上层个性化数据分析、数据挖掘、BI报表展示等应用。数据抽取融合如下图所示: