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时间:2020-04-24
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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001.90812014—06.30计算机应用,2014,34(S1):96—99C0DENJYIIDUhttp://www.joca.cn文章编号:1001—9081(2014)S1—0096—04基于Storm的云计算在自动清分系统中的实时数据处理应用胡宇舟,范滨,顾学道,缪力(1.高新现代智能系统股份有限公司产品研发部,广东深圳518057;2.高新现代智能系统有限股份公司博士后科研工作站,广东深圳518057)(+通信作者电子邮箱guxuedao@126.com)摘要
2、:针对轨道交通行业客流量逐年增大而带来的大数据问题,提出了采用Strom云计算技术解决该问题的方法,并证明了云计算技术完全适用于轨道自动交通售检票(AFC)清分系统(ACC),探讨了基于Stoma云计算在处理清分系统处理实时数据业务中的应用。实践表明,基于Storm的云计算完全适用于轨道交通售检票清分系统的处理实时数据业务,成本低,容错好,运行稳定,效率高,硬件投资仅占单台服务器的十分之一,其扩展性与容错性均优于单台服务器。关键词:Storm;云计算;自动清分系统;大数据;轨道交通中图分类号:TP183文献标志码:AApplicationof
3、real—timedataprocessingservicesinautomaticclearingcollectionsystembasedoncloudcomputingforStormHUYuzhou.FANBin,GUXuedao2,MIAOLi(1.ProductDevelopmentDepartment,GaoXinModernIntelligentSy,te,~CorporationLimited,ShenzhenGnangdong518057,China;2.PostalDoctorProgram,GaoXinModernIn
4、telligentsy5ternCorporationLimhed,ShenzhenGuangdong518057,China)Abstract:Accordingtobigdataproblemcausedbyyearlyincreasedrailtransitpassengerflow,thepaperpresentedamethodadoptingStormcloudcomputingtechnologytosolvethisproblem,verifiedthatcloudcomputingtechnologyissuitablefo
5、rrailtransitAutomaticFareCollection(AFC)systemandAutomaticClearingCoilection(ACC)system,anddiscussedcloudcomputingapplicationinprocessingreal—timedataofACC.PracticeindicatesthatcloudcomputingbasedonStormistotallysuitableforreal-timedataprocessinginrailtransitACCsystemwithlo
6、wercost,betterfaulttolerantcapability,stableoperationaswellashighereficiency.Itshardwareinvestmentcoversonlyatenthofsingleserver,butitsexpansibilityandfaulttolerancearebothsuperiortosingleserver.Keywords:Storm;cloudcomputing;AutomaticClearingCollection(ACC)system;bigdata;ra
7、iltrafic等。现在的清分系统都运行在单台服务器上,主要受到以下0引言的一些限制:用云计算处理大数据被公认为是最有效的方式。目前大1)存储量大小的限制:单台服务器的存储量是有限的,数据量处理平台有Twitter的Storm,Yahoo!的S4,Apache的随着时间的推移,清分系统的数据量会不断地增长。虽然可Storm,UCBerkeleyAMPLab的Spark,NokiaDisco,LexisNexis以通过删掉历史数据来减少数据的存储,但是只是折中方案,的HPCC等。其中Storm和S4采用流处理,适用实时业务;其毕竟每份数据都有它
8、的价值。余的均为批处理,适用非实时业务。2)异常中断的限制:虽然清分系统有容错备份,但也会为了解决交通拥堵,实现绿色出行,各城市都在建设包括遇到系统宕机。系统一旦出
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