基于Kafka和Storm的车辆套牌实时分析存储系统

摘要：

城市机动车数量、出行量的增加,使得车辆套牌现象屡禁不止.交管部门为了解决套牌监测的难题,采用传统的识别方式(如基于人工识别、基于牌照识别、基于射频识别等).然而面对海量的日志记录,这些方式普遍存在效率低、实时性差的问题.为此引入大数据技术,提出一个基于Kafka和Storm的车辆套牌实时分析存储系统.Kafka可以作为中间件进行缓存,提高数据采集和数据分析的同步性,还能避免数据丢失;Storm框架可以实现日志信息的实时计算,然后将套牌车辆信息存入指定文档中.整个系统具有实时、分布式存储、稳定、可扩展等特性.

关键词：Kafka、Storm、车辆套牌、实时分析存储

所属期刊栏目：28

资助基金：山西省高等学校教学改革创新重点项目J2017093/2017;山西省高等学校教学改革项目2015090/2015;大同市科技局软科学项目2016120/2016

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：74-79