基于大数据Storm架构下的铁路车流预测并行计算设计与实现的任务书.docx
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基于大数据Storm架构下的铁路车流预测并行计算设计与实现的任务书任务书一、任务基础随着互联网信息技术有了跨越式发展,数据已成为企业发展和科学研究的重要资产。在铁路交通管理方面,铁路局需要监测车流量和预测拥堵情况,以便乘客和货物在更快更安全的条件下运输。因此,开发一种有效的铁路车流预测系统可以促进铁路交通管理的优化,提高客运效率,降低成本开支,为用户提供更加高效的服务。二、任务目的本次任务旨在通过大数据Storm架构的铁路车流预测并行计算设计与实现,开发一个高效、稳定、可扩展的铁路车流预测系统,以改善铁路
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基于大数据Storm架构下的铁路车流预测并行计算设计与实现的开题报告一、选题背景铁路交通作为我国重要的交通运输方式之一,在国民经济和社会发展中扮演着重要的角色。据统计,2019年全国铁路运输量达34.45亿吨,同比增长6.2%,铁路货运量创历史新高。在这样一个大量数据的环境下,如何更好的预测铁路车流量,为铁路交通运输的流程合理性和成本控制提供依据,具有十分重要的意义。实现铁路车流预测的过程中,必须考虑到数据的体量和流速,需要高可扩展性和高并发性的大数据计算技术。本课题选用的开源计算框架Storm,是一个高
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基于大数据Spark架构的铁路货物在途时间预测并行计算设计与实现的开题报告一、选题背景和意义随着我国铁路物流行业的发展,铁路货物运输量大幅提升,货物在途时间的准确预测对于运输公司和客户都有着重要意义。因此,在铁路货物物流管理中,如何对货物在途时间进行精确预测,实现精准控制和追踪管理,已经成为一个重要问题。目前,需要采用先进的技术手段来进行数据分析,预测货物的在途时间,同时在实际运输过程中实现监控追踪。大数据技术是铁路物流管理中解决这一问题的关键技术之一,可以对运输数据进行大规模的存储、管理和分析,挖掘数据
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基于Storm的数据分析系统设计与实现综述报告随着大数据时代的到来,数据分析和处理已成为了一项重要的技术和工具。在这个背景下,Storm作为一种开源的分布式实时流计算系统,越来越受到人们的青睐。它可以实时处理流式数据,支持高容错性、高可靠性、高效率和高可扩展性。因此,基于Storm的数据分析系统也越来越受到人们的关注和应用。本文将从系统设计的角度出发,综述基于Storm的数据分析系统的设计和实现过程,并分析其优劣势。一、系统设计1.数据源的接入首先,数据源的接入是一个数据分析系统的基础和前提。一般来讲,S
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基于Storm的实时数据SQL化查询工具的设计与实现标题:基于Storm的实时数据SQL化查询工具的设计与实现摘要:随着大数据技术的快速发展,实时数据处理成为了一个重要的研究方向。本论文针对实时数据处理中的SQL化查询工具进行了研究,提出了基于Storm的实时数据SQL化查询工具的设计与实现方案。首先介绍了实时数据处理的背景和意义,然后分析了现有实时数据处理工具的缺点和挑战,接着提出了基于Storm的实时数据SQL化查询工具的设计思路,并对其进行了详细的架构设计与关键技术实现。最后通过实验验证了该工具的性