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大数据分布式并行处理技术——基于天云星数据库的交通管理大数据处理 PDF下载

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内容简介

本书立足于当前公安交通管理领域利用Hadoop技术在处理非互联网行业大数据时存在的低效问题,基于天云星数据库(SCSDB)对结构化大数据分布式并行处理技术进行了介绍。全书共7章,主要内容包括概论、天云星数据库基础、数据库对象管理、SCSDB安全管理、SCSDB备份与还原、数据库监控与调优、数据导入与导出。在介绍理论知识的同时,本书在文中还穿插了公安交通管理大数据处理应用案例。

本书适用于高校计算机科学与技术、交通信息工程及控制、智能交通技术等专业,也可供大数据、软件工程、人工智能等领域的专业技术人员参考。

作者简介

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前沿

伴随着以互联网、即时通信与智能终端等为代表的新一代信息技术的飞速发展及广泛应用,各行各业累积的数据开始爆炸式增长,在此背景下诞生了大数据(Big Data)概念。随着大数据概念从提出到落地,大数据产业即以一日千里的速度向前发展。全球多家权威机构统计,大数据产业正在迎来黄金发展时期。据互联网数据中心(Internet Data Center,IDC)预计,大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上;中国报告大厅发布的大数据行业报告表明,自2017年起,我国大数据产业迎来飞速发展,未来2~3年的市场规模增长率将保持在35%左右。
在各个大数据细分领域中,公安交通管理行业所生成的交通大数据占据了重要地位。我国于20世纪90年代开始大力发展城市智能交通系统,从国家到地方高度重视,到目前为止基本建立起覆盖道路、轨道、水运等交通运输方式在内的多模式智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)。以城市道路交通管理与控制为例,我国绝大部分城市已经建立了较完善的视频监控、交通检测、信号控制、交通诱导、车辆导航等智能化交通管控系统。这些系统每天将产生超过拍字节(PB)级的交通大数据,如何对这些交通大数据进行“加工”处理,从中挖掘出有用的“知识”,为诸如路况预测、风险规避、交通救援、事故鉴定等业务应用提供“增值”服务,是我国目前交通管理大数据亟待研究解决的重要课题。

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