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车联网平台架构技术方案车联网是指利用物联网技术将车辆、人员和外部环境进行连接和互动的一种新型网络。
而车联网平台架构技术方案，就是为了实现车联网系统运行所必须的软硬件、系统架构和技术支持等一系列技术方案的总称。
一、底层硬件设施车联网平台的底层硬件设施是由车联网节点、网关、服务器架构和云端基础设施四个部分构成，主要包括网络设备、数据采集、数据传输等方面的技术解决方案。
二、车载网络节点车载网络节点是车辆能够接收和传输信息的基本设施，包括车载接入设备、移动存储媒介和连接网络等。
其中，车载接入设备是车辆连接车联网的前端硬件，如GPS、自动驾驶激光雷达、车载WiFi等。
三、车联网网关车联网网关是信息传输的关键部分，包括车连网节点、车辆与云平台之间的数据转换器。
通过网关，车辆能够向运营商互联网上传输数据，也可以从互联网上下载数据到车辆上。
同时，网关还负责数据中转、数据处理等操作，保证信息传输的质量和稳定性。
四、车联网服务器车辆监控和远程控制的所有操作都需要通过服务器完成，服务器主要有以下两种形式：一是基于场地构建的服务器，直接为运营商供数据储存和处理服务；二是基于云服务的服务器，将数据储存和处理交由第三方云服务平台，运营商可以在该平台提供的平台上进行数据分析和处理。
五、云端基础设施车联网平台技术方案中的云端基础设施包括云计算、存储、网络等基础资源，通过云端进行处理，将运营商能够构建具有高可靠性、高可扩展性、可适应高并发访问等特点的车联网系统。
六、车联网平台架构实现车联网平台架构实现需要运用到相关技术，包括车载通讯技术、车辆安全技术、数据传输技术、云计算技术等方面的知识和技巧。
同时，由于车联网平台的特殊性质，还需要考虑到平台稳定性、数据安全性、用户隐私等问题。
综上所述，车联网平台架构技术方案是由底层硬件设施、车载网络节点、车联网网关、车联网服务器和云端基础设施五部分构成，通过运用相关技术实现，在车联网系统中发挥极其重要的作用。
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型1.软件选型建议数据传输处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。
这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。
而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。
随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。
此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。
为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。
NettyNetty是当下最为流行的Java NIO框架。
Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。
其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。
针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。
处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。
两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。
另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。
IBM MessageSightMessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。
其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。
数据预处理流式数据处理对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。
流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。
值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。
StormStorm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。
车联网应用平台的设计与实现随着移动互联网的快速发展，人类的交通方式也正在逐渐向智能化方向发展。
由于汽车作为人们生活中最重要的交通工具之一，车联网技术的飞速发展也成为了当前汽车行业的一个重要趋势。
为了满足消费者对于汽车智能化和便捷化的需求，目前已经出现了众多车联网应用平台。
那么，如何设计和实现一个优秀的车联网应用平台呢？本文将提供一些实用的建议。
一、车联网应用平台的基本架构车联网应用平台的核心是服务端，其负责与车辆设备进行交互，实现对车辆功能的控制和数据的采集。
服务端需要拥有强大的数据集成和处理能力，以便处理从车辆设备上收集的数据，并根据业务需求进行分析和挖掘。
此外，车联网应用平台也需要为用户提供统一的访问入口，并支持从浏览器或移动端设备上进行访问。
二、车联网应用平台的数据库设计车联网应用平台涉及的数据类型非常多，需要设计一个适合存储各种类型数据的数据库。
在设计数据库时，需要考虑到数据的安全性、完整性和可扩展性。
为了保证数据的安全性，可以使用加密技术来保护数据的隐私；为了保证数据的完整性，可以使用校验码或数字证书来验证数据的正确性；为了保证数据的可扩展性，可以使用非关系型数据库技术。
三、车联网应用平台的界面设计车联网应用平台的界面设计需要更加注重用户体验，要保证简洁、易用、美观。
在设计界面时，需要考虑到不同用户的需求和操作习惯，尽可能地减少用户的操作步骤。
另外，在设计界面时，也需要考虑到响应式布局，以便在不同大小的屏幕上都能良好地显示。
四、车联网应用平台的数据分析和挖掘车联网应用平台所采集到的大量数据可以用于数据分析和挖掘，以便为用户提供更好的服务和体验。
在数据分析和挖掘上，可以使用机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术来进行分析和处理。
这些技术可以发现数据之间的相关性，帮助用户发现一些隐含的信息。
五、车联网应用平台的安全性对于车联网应用平台的安全性问题，需要采取多种措施来保护用户的数据和隐私。
比如，可以采用SSL/TLS协议进行数据的加密传输；可以采用各种防火墙和入侵检测系统来防范网络攻击；可以在系统中加入身份验证、访问控制等机制来确保数据的安全性。
基于大数据分析的智能车联网系统设计与实现智能车联网系统是一种基于大数据分析的创新技术，它通过车载传感器、无线通信技术和云计算等技术手段，将汽车与智能交通基础设施、移动终端和互联网相连接，实现车辆之间、车辆与周围环境之间的信息传递与共享。
本文将围绕任务名称为“基于大数据分析的智能车联网系统设计与实现”，详细介绍智能车联网系统的设计和实现。
智能车联网系统由以下几个核心组件构成：车载终端、车辆感知与识别、无线通信、云计算平台和应用程序。
首先，车载终端是智能车联网系统的重要组成部分，它负责收集车辆内部和外部环境的数据。
车载终端通过各类传感器，如加速度传感器、摄像头、GPS等，实时感知和采集车辆的各项数据，如车速、油耗、车辆位置、行驶状态等。
同时，车载终端还可以将驾驶者的行为数据进行采集，如刹车、加速、转向等，从而为智能车联网系统提供丰富的数据基础。
其次，车辆感知与识别是智能车联网系统中的关键技术之一。
通过车载终端收集的数据，结合计算机视觉和模式识别等技术，对道路、交通标志、行人和其他车辆进行感知和识别。
例如，通过分析摄像头获取的图像数据，可以识别交通标志，提醒驾驶者注意车速限制或道路条件。
通过感知和识别算法，智能车联网系统可以准确地获取车辆周围环境信息，并做出相应的决策。
第三，无线通信是实现车辆之间和车辆与基础设施之间实时数据传输的重要手段。
智能车联网系统通过车辆间通信和车辆与基础设施通信，实现实时数据的传递和共享。
车辆间通信可以使车辆之间进行信息交流，如交通拥堵信息、事故报警信息等。
车辆与基础设施通信可以使车辆与交通管理中心、停车场、充电桩等设施进行连接，实现信息共享和协同控制。
无线通信技术，如车载通信网络、车辆自组网和蜂窝网络，可以为智能车联网系统提供稳定可靠的数据传输通道。
第四，云计算平台是智能车联网系统中的核心组件之一。
通过云计算平台，智能车联网系统可以将海量的数据进行存储、处理和分析。
云计算平台可以提供强大的计算和存储能力，基于大数据分析技术，对收集的车载数据进行实时处理和分析。
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型1.软件选型建议数据传输处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。
这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。
而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。
随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。
此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。
为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。
NettyNetty是当下最为流行的Java NIO框架。
Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。
其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。
针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。
处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。
两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。
另外，netty内置了大量worker功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。
IBM MessageSightMessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。
其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。
数据预处理流式数据处理对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。
流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。
值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。
StormStorm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。
用户可使用任意变成语言定义工作流。
IBM StreamsIBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。
不同于其他基于Java的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。
另外IBM还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。
数据推送为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。
轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。
这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。
面对这种状况，HTML5定义了WebSockets协议，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。
应用Websockets技术，服务器可以通过一个双工通道主动推送数据至客户端浏览器。
数据存储车载终端数据自2006年以来，基于Google提出的MapReduce编程模型以及分布式文件系统的开源项目Hadoop，得到了分布式计算领域的广泛关注，近年来更是几乎成为了大数据行业的标准框架。
众多国际互联网公司如Yahoo！、Twitter、Facebook、Google、阿里巴巴等均开源发布了大量基于Hadoop框架的软件，从而使得此框架拥有其他大数据工具所不具备的软件生态圈。
2013年底，Hadoop 2 发布，新一代的计算框架YARN在兼容MapReduce之外，使得其他第三方计算工具可以更便捷的与HDFS整合。
同时HDFS也增加了HA（高可用）等新功能。
Cloudera是一家美国的Hadoop软件发行商，其CDH提供了企业级的服务支持，超过50%的Hadoop开源项目贡献来自于Cloudera的工程师。
恒润科技目前使用的是Cloudera的CDH5。
数据存入HDFS中时，Hadoop会自动将数据切分为block并均匀分布的存储在集群的各个数据节点。
读取数据时，往往通过Map Reduce的方式将数据汇总并提取。
这种方式非常适用于对海量数据（eg. 100GB+）进行检索或分析的场景。
这是因为，首先海量数据很难用单机进行处理，因为大量数据需要先加载至内存；其次因为MapReduce（或基于YARN的其他计算方式）可以充分利用整个集群中的计算资源，任务的执行效率远远快于单机。
而对于交互应答及时性要求较高的应用场景，比如查看某列车某一时段的车速变化曲线（涉及数据量相对较小）。
用户往往期望指定检索条件后可得到秒级的响应。
但如果采用上述方式直接从HDFS取数据，整体集群任务派发与资源协调所需的时间将远大于数据处理与展示的时间。
用户体验将会大幅下降，这种情况下一般会采用非结构型Nosql数据库。
HBase是Hadoop生态圈中非结构型数据库的代表，其架构参考了Google的bigTable设计。
旨在为客户提供基于HDFS，支持快速写入与读取的数据库。
HBase的一个典型应用场景便是车载终端数据存储，车载终端数据的特点包括：数据类型多样、数据具有时序性、车载终端有移动性以及数据粒度小。
车载数据也符合上述特征，因此HBase相对于HDFS是一个更加合适的选择。
然而，HBase表的设计对数据检索效率的影响可谓巨大，因此必须紧密结合应用场景、数据结构以及数据的元数据才能确保HBase的性能满足应用需求。
应用数据应用数据一般则采用关系型数据库进行存储。
常见的关系型数据库包括：Mysql，SqlServer，Oracle等。
数据分析基础运算功能大数据平台需根据数据类型的相应特点封装基础运算功能。
例如，对于布尔量，需提供某段时间区间内，0、1变化的次数统计，0、1所占比例分布等功能；对递增量如列车里程，应提供某段时间区间内该信号的变化率。
而这些功能在分布式环境下主要是通过MapReduce的思想实现。
MapReduce是Hadoop的核心组件之一。
所有计算任务都被分解为两个过程：Map与Reduce。
其中Map过程的核心思想为‘移动计算优于移动数据’，即将计算任务Mapper分发至数据所在计算节点。
计算节点对本地数据进行计算并将计算结果记录在本地HDFS。
Reduce过程，则由reducer去各个计算节点收集mapper 的中间计算结果再整理成最终结果。
这一过程适合的场景是大批量数据运算，而针对交互性较强的应用，因整个计算过程涉及大量磁盘IO操作，很难做到及时响应。
为此Hadoop软件生态圈对MapReduce过程进行了大量优化，而Spark的出现则进一步颠覆了MapReduce的实现方式。
Apache SparkSpark将数据源封装为RDD（一种可伸缩的分布式数据结构）。
针对RDD的Mapreduce过程，将所有中间结果都保存在内存，而不需读写HDFS，从而提高计算任务的整体效率。
除MapReduce外，Spark还提供许多其他数据操作。
自2014年起，spark已经成为Apache开源社区中最活跃的开源项目。
SQL on Hadoop在传统关系型数据库中进行数据分析往往是依靠SQL语言。
对于不熟悉分布式编程的数据分析人员，SQL on Hadoop的出现无疑为他们提供了一种便捷而强大数据分析工具。
为Hbase提供SQL操作的工具包括Hive，Impala与Pheonix。
其中Hive与Impala都是为HDFS而设计同时提供了对Hbase的接口；Pheonix 则是专门为Hbase设计的，底层实现完全依赖Hbase 的原生接口。
机器学习算法数据挖掘中常用的许多机器学习算法都是迭代式的，当数据分布在集群中，传统的单机算法实现将难以生效。
Apache Mahout提供了多种机器学习算法基于MapReduce的实现，包括聚类、拟合、协同过滤等。
Spark也提供了Mlib组件并以Spark的方式对上述算法进行了实现。
BI传统的的BI工具近年来也开始提供基于Hadoop的数据计算接口，如Matlab 提供了MapReduce的接口（）。
而SPSS更是宣布除与Hadoop集成之外，还将于2015年完成与Spark的集成。
值得注意的是，这些集成仅是底层实现的集成，即仍然要求数据分析人员具备MapReduce的编程思想并学习这些工具关于Mapreduce的客户端接口。
工作流Oozie是Hadoop生态圈中第一款关于计算流程规划的工具。
通过这款工具，开发人员可以将上述数据分析工具进行整合，以完成非常复杂的数据统计任务。
然而Oozie缺乏可视化的工具对工作流进行设计，且调试十分不便。
Azkaban是由LinkedIn贡献的一款类似的开源工具并提供了用户友好的可视化界面。
数据可视化由于前段的框架采用的是基于浏览器的B/S架构，因此数据的可视化可以依托于大量开源的javascript工具库,例如D3（mbostock/d3/wiki/Gallery）、Highcharts（）以及Baidu Echarts（）。
以Echarts为例，其提供的工具包括：折线（面积）图、柱状（条形）图、散点（气泡）图、 K线图、饼（圆环）图、雷达（面积）图、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图。
具体demo请参考上述链接。
2 硬件选型建议服务器选型配置Hadoop集群中DateNode的推荐配置为：•12～24 块1～4TB 硬盘• 2 ～8核 CPU, 频率2～•64-512GB 内存•10～100G以太网网口NameNode的推荐配置为：•4～6 块1TB 硬盘 (操作系统1块, 文件系统2块,Zookeeper1块)• 2 ～8核 CPU, 频率2～•64-128GB 内存•10～100G以太网网口规模车载终端数据进入Hbase后，以Hfile的形式存于HDFS。
这意味着所有数据在整体集群中将会至少保存3个备份。
规划集群规模时需考虑下列几个参数：•车载终端数量（车载数据采集设备）sensors•采集端口数量ports•采集频率 frequency•采集时间period•端口大小 size•备份数量 redundancy由于Hadoop集群支持动态扩展，因此策划时可先按最小需求搭建物理集群。
