行车系统大数据解决方案概要

1、行车系统大数据分析解决方案行车系统大数据分析解决方案2015.0901020304CONTENTS 目录大数据背景介绍行业大数据应用解决方案行车系统大数据应用需求及方案研讨行车系统大数据解决方案何谓大数据何谓大数据大数据的特点大数据的特点m巨大的数据量 Volumn 随着终端数据增加，300个终端每天就将产生5千多万条数据，大量的数据造成数据检索和处理稳慢.m非结构化数据无固定格式变化多 Variety 文本/图片/视频/音频等，如日志文件，人脸识别图片，刹车视频等，都需要处理;m并发极高，增长速度很快 Velocity 设备数量众多/实时海量/数据指数级别增长，每时每秒都有大量数据上报;m充

2、分利用消息价值 Value 单条数据并无多大价值，但庞大的数据蕴含着巨大财富；行车数据量大，其中最有价值的司机安全行为数据急待开发和利用；大数据和云计算有什么关系大数据和云计算有什么关系大数据行业应用分析大数据行业应用分析行业面对大数据分析应用解决方案行业面对大数据分析应用解决方案m知名互联网企业的大数据应用m中国移动日志留存系统m中国联通上网集中查询和分析支撑系统大数据需求和方案大数据需求和方案- -知名互联网企业知名互联网企业大数据需求和方案设计大数据需求和方案设计- -日志留存系统参考方案日志留存系统参考方案大数据需求和方案设计大数据需求和方案设计- -原始数据留存参考方案原始数据留存参

3、考方案行车系统当前的现状和需求m行车系统当前的现状和不足1. 数据分析有瓶颈,数据存储期限有限2. 大量的音视频媒体文件有待存储和分析3. 大量的终端日志文件有待存储和数据分析4. 用户行为数据需要大数据分析m行车系统的大数据分析需求1. 日志留存系统2. 媒体留存和分析系统3. 司机驾驶安全行为分析系统行车系统大数据解决方案行车系统大数据解决方案m应用大数据分析系统:Hadoop & Toolsm应用大数据分析策略:传统的、探索式、完整式m如何在本地部署Hadoop应用m云RMDBS & 本地Hadoop应用架构设计m项目实施计划m项目成本行车系统大数据分析系统行车系统大数据

4、分析系统:Hadoop:Hadoop行车系统大数据分析系统行车系统大数据分析系统:RMDBS & Hive & Sqoop:RMDBS & Hive & Sqoop应用大数据分析策略应用大数据分析策略: :传统的、探索式、完整式传统的、探索式、完整式HadoopHadoop本地应用部署本地应用部署云RMDBS & 本地Hadoop应用架构设计大数据分析项目实施费用评估大数据分析项目实施费用评估项目项目 短期费用短期费用(1年年)中期费用中期费用(3年年) 中长期中长期(10年年)备注备注硬件Master:1台台Worder:3台台机柜机柜:1架架交换机交换机:1台台Master:2台台Worder:10台台机柜机柜:1架架交换机交换机:2台台Master:2台台Worder:100台台机柜机柜:10架架交换机交换机:20台台软件000人员开发人员