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[發明專利]一種GPS海量數據處理方法有效

專利信息
申請號: 201210533352.4 申請日: 2012-12-11
公開(公告)號: CN103064890A 公開(公告)日: 2013-04-24
發明(設計)人: 簡書杰 申請(專利權)人: 泉州豪杰信息科技發展有限公司
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30
代理公司: 廈門市誠得知識產權代理事務所(普通合伙) 35209 代理人: 方惠春
地址: 362000 福建省泉州市豐澤區高新*** 國省代碼: 福建;35
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 gps 海量 數據處理 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及海量數據處理領域,特別涉及一種GPS海量數據處理方法。

背景技術

隨著科技的發展和生活水平的提高,GPS在生活中的應用越來越廣泛,GPS導航設備逐漸成為汽車行業很重要的一款設備,對汽車定位有了更精確的描述和汽車安全方面有了很大的提高。

同時,由于整個系統接入的GPS導航設備可能有幾十萬到百萬,進而給處理這些海量的GPS數據帶來很大的困擾。假設每個GPS導航設備按照設定的周期定期上報數據,例如每30秒上報一條GPS數據,每天就有2880條數據,這樣的話,在接入的GPS導航設備多時,例如有100萬臺GPS導航設備,其上報的數據量非常龐大:每天要處理的數據量僅GPS數據就有2880*1000000?=?2,880,000,000條數據,平均每秒要處理及存儲上萬筆記錄。

現有的數據一般都采用關系數據庫存儲,如Oracle,Mysql,Mssqlserver等,GPS數據庫服務器在達到一定的數據量后,關系數據庫的查詢就會變得非常慢,造成查詢效率嚴重低下,有時候GPS數據庫服務器的CPU使用率可達百分之百,也影響了其他業務數據的存儲和查詢。因此,目前急需一種可處理如此海量的數據的方法。

發明內容

因此,針對上述的問題,本發明提出一種GPS海量數據處理方法,其采用新穎的數據處理機制,可提高GPS數據的處理速度,縮短數據存儲和查詢的時間,進而解決現有技術的問題。

為解決此技術問題,本發明采用了以下技術方案:

本發明提供一種GPS海量數據處理方法,用于處理服務器接收到的GPS海量數據,該服務器包括若干臺GPS數據庫服務器和若干臺GPS應用服務器,GPS應用服務器用于接收GPS海量數據、分配接收到的GPS海量數據到不同的GPS數據庫服務器、并對GPS海量數據進行處理,GPS數據庫服務器用于存儲GPS應用服務器分配給它的GPS海量數據;該方法包括以下步驟:

步驟1:設置若干臺GPS數據庫服務器,組成分布式數據庫服務器集群;設置若干臺GPS應用服務器,組成分布式應用服務器集群;其中,GPS數據庫服務器上的數據庫采用Oracle數據庫;

步驟2:根據定位終端的位置將GPS導航設備上報的GPS數據進行區域劃分,將劃分后的GPS數據分散至不同的GPS應用服務器;

步驟3:不同的GPS應用服務器接收到GPS數據后,對該GPS數據進行分類,將分類后的GPS數據發送至不同的GPS數據庫服務器進行存儲;上述GPS數據包括定位終端標識、定位終端位置(經度、緯度)、定位終端速度、定位時間(開始時間和結束時間)等信息數據;該定位終端可以安裝在車輛上,也可以安裝在其他移動終端上;

步驟4:當需要對GPS數據進行查詢時,GPS應用服務器接收用戶的查詢請求,該查詢請求至少包括定位終端標識和定位時間,GPS應用服務器首先根據定位終端標識找到存儲該GPS數據的GPS數據庫服務器,然后結合GPS數據的分類表找到被查詢的該條記錄,最后將查詢結果發送給用戶。

進一步的,上述步驟2中,將劃分后的GPS數據分散至不同的GPS應用服務器,是通過直接路由(LVS-DR)模式和加權最少鏈接(WLC)調度模式進行分散。具體的,LVS-DR模式是客戶端CIP發出的請求數據包經過層層路由發送到調度器VIP,調度器再將請求包通過forward分發給應用服務器集群節點RS,應用服務器集群節點RS接收到請求包后將通過地址設置為調度器VIP的別名網卡來封裝響應報文并直接發送給客戶端CIP,不再經過調度器轉發,從而加快了響應速度。WLC調度模式是指在應用服務器集群中的各個GPS應用服務器的性能差異較大的情況下,調度器采用“加權最少鏈接”調度算法優化負載均衡性能,具有較高權值的服務器將承受較大比例的活動連接負載。調度器可以自動詢問真實應用服務器的負載情況,并動態地調整其權值。其通過LVS集群及并行處理技術將所有GPS導航設備上傳上來的數據分散到不同的GPS應用服務器上,緩解單個GPS應用服務器上的壓力。

步驟3中,多臺GPS數據庫服務器組成數據庫服務器集群,不同的GPS數據庫服務器接收GPS應用服務器分配的不同GPS數據,并實現GPS數據庫服務器之間的并行處理。

另外,步驟3中,對GPS數據進行分類,包括兩次分類,其步驟如下:

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