论文部分内容阅读
当前平安城市项目不断推进，智能交通也日新月异的发展，在智能交通为人们带来更加便捷、安全、顺畅生活的同时，每天也是不间断的产生着丰富的音、视频数据，从而导致智能交通数据不断产生爆发式增长，对智能交通存储与检索系统形成极大挑战，本文针对智能交通大数据存储与检索方法进行了分析和优化，用仿真分析验证了算法的有效性和可行性。本文所做的工作如下： 1.提出一种智能交通大数据定长文件优化存储方法。通过研究传统定时长文件存储系统与定长文件存储系统[1-2]的不足，并结合智能交通大数据的实际情况，提出了一种定长文件优化存储方法。仿真结果表明该方法有效的避免了磁盘碎片[3]的产生，并防止了在实时存储或切换文件时数据丢失的出现。 2.提出一种智能交通大数据容灾存储方法。通过分析智能交通大数据的特点及其重要性，提出了一种基于socket的容灾存储方法，仿真结果表明该方法有效的保证了在灾情发生时数据的安全性，并实现了数据的热备份[4]，在系统恢复运行后能有效的进行数据及索引信息的恢复. 3.提出一种智能交通快速检索方法。通过分析智能交通数据在不同场景下呈现的不同数据特性以及用户不同的检索需求，分别提出了一种基于频度优先的快速检索方法和一种基于TreeMap的智能交通精确定位快速回放检索算法，仿真结果表明该方法能大幅提高智能交通检索效率，回放检索准确且快速。 4.提出一种智能交通大数据缓存优化方法。通过分析智能交通数据实时存储与远程数据读取过程，分别设计了智能交通写入缓存方法与智能交通远程数据读取缓存方法，写入缓存能有效保证数据完整性，读取缓存算法是由网络缓存和基于最近最少策略的本地读取缓存算法组成，能有效提高用户远程访问检索效率。 5.进行了基于大数据的智能交通存储系统设计。对整个系统的组成模块、运行环境、主要功能的实现、主要工作流程进行了阐述，最后对设置中心界面与主界面进行了展示。运行结果达到了理想的预期效果。