|
Научный доклад ID 2075 : 2021/2
СИСТЕМА ЗА ОБРАБОТКА НА ГОЛЕМИ ДАННИ В ТРАНСПОРТА
Любен Боянов Развитието на информационните технологии (ИТ) през 21 век доведе до големи и революционни промени във всички сектори на живота. ИТ престана да бъде фактор, който влияе само в компютърните системи и мрежи или в мобилните комуникации. Дигиталните технологии навлязоха навсякъде със своите възможности да отчитат и предават данни от всеки обект. Този модел и технология станаха известни като Интернет на обектите (Internet of Things) – свързани хетерогенни обекти в Интернет. Източници на данни от тази парадигма могат да бъдат и транспортните средства и системи, които отчитат и следят дейности в тази област. Погледнато глобално, дигиталните данни създадоха свят, където с голяма скорост се генерират големи количества, много разнообразни по вид и произход данни. Тяхното значение е огромно, защото могат да спомогнат за различни видове анализи и оптимизации на събития и процеси. Данните могат да помагат на бизнеса да повиши ефикасността на процесите си и да открие нови тенденции. Заедно с повсеместното създаване на данни се породи необходимостта от развитие и внедряване на системи за прием, обработка и анализ на тези данни. Настоящата работа представя една такава система, която може да се приложи в много области, включително и в транспорта. Системата е изградена от блокове и модули, които са скалируеми, с отворен код и се интегрират лесно с най-известните програмни продукти от средата Hadoop - системи за големи данни. Описаната система е тествана и представя резултати от пътни събития в района на Лос Анджелис, които са събирани в продължение на три месеца. Системата позволява събиране, анализ и визуализация и на други видове големи данни от областта на транспорта.
големи данни системи за големи данни транспорт Internet of ThingsBig data Systems for Big data processing transport Internet of ThingsЛюбен Боянов BIBLIOGRAPHY [1] L. Atzori, A. Iera, and G. Morabito, “The Internet of Things: A survey,” Computer Networks, vol. 54, no. 15, pp. 2787–2805, Oct. 2010, doi: 10.1016/j.comnet.2010.05.010. [2] V. Chand and J. Karthikeyan, “Survey On The Role Of IoT In Intelligent Transportation System,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 11, pp. 936–941, Sep. 2018, doi: 10.11591/ijeecs.v11.i3.pp936-941. [3] S. K. Yordanova S., “Predizvikatelstvata na golemite danni – sashtnost, harakteristiki i tehnologii,” vol. Nauchni trudove na UNSS, tom 1/2019, Izdatelski kompleks UNSS, Sofiya, 2019, pp. 17–24. ( [3] С. К. Йорданова С., “Предизвикателствата на големите данни – същност, характеристики и технологии,” vol. Научни трудове на УНСС, том 1/2019, Издателски комплекс УНСС, София, 2019, pp. 17–24. ) [4] N. Dragomirov, “Big data in Logistics – definition and sources,” Jan. 2015. [5] Big Data Finance, “Big Data in Finance: Use Cases, Examples, Challenges, and Getting Started,” 2019. https://bigdatafinance.tw/index/finance/121... (accessed May 03, 2021). [6] K. Govindan, T. C. E. Cheng, N. Mishra, and N. Shukla, “Big data analytics and application for logistics and supply chain management,” Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, vol. 114, May 2018, doi: 10.1016/j.tre.2018.03.011. [7] B. Belezamo, S. Eken, and C. Avcı, Special Issue on Big Data in Transportation. 2020. [8] G. R. Mettu and D. A. Patil, “Data breaches as top security concern in cloud computing,” International Journal of Pure and Applied Mathematics, vol. 119, pp. 19–27, Jan. 2018. [9] CEO, “Top 5 Best Big Data Tools,” The CEO Views, Aug. 10, 2020. https://theceoviews.com/top-5-best-big-data... (accessed Feb. 26, 2021). [10] “Apache Hadoop.” https://hadoop.apache.org/ (accessed May 06, 2021). [11] “Apache Projects List,” Feb. 25, 2021. https://projects.apache.org/projects.html?c... (accessed Feb. 25, 2021). [12] Apache Foundation, “MapReduce Tutorial,” 2021. https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapre... (accessed Aug. 03, 2021). |