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LBS支撑平台LBS-p中数据预处理与在线服务技术研究的中期报告
本篇中期报告主要介绍了LBS-p平台中数据预处理与在线服务技术的研究进展情况。
首先，本研究对LBS-p平台中所涉及的数据进行了分类和统计分析，设计了一个基于Hadoop和Spark的数据处理流程。在该流程中，采用了多种预处理技术，如数据清洗、压缩、去重、转换等，以便提取出更加精确的地理位置数据。
其次，本研究还针对LBS-p平台的在线服务进行了设计和优化。采用了RESTfulAPI架构，开发了基于Java的服务工程，实现了对地理位置数据的实时获取和处理。在服务优化方面，采用了多种技术，如负载均衡、缓存、多线程等，以提高服务的稳定性和响应速度。
最后，本研究还对LBS-p平台中的数据可视化进行了深入研究，并实现了基于WebGIS的可视化界面。在该界面中，用户可以实时查看各种地理位置数据的分布情况和统计信息，以便做出更加准确的决策。
总的来说，本研究在LBS-p平台中数据预处理和在线服务技术方面取得了一些初步的成果。未来将进一步完善这些技术，以便支持更加丰富和更高效的位置服务应用。