基于Spark Streaming的海量GPS数据实时地图匹配算法

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摘 要：浮动车GPS数据作为交通信息处理的基础，随着被监控车辆数量的高速增长，产生了海量GPS数据，对地图匹配提出了挑战。为了解决传统匹配方法难以满足匹配效率和精度的不足，提出一种针对海量GPS数据的实时并行地图匹配算法，能够同时保证较高匹配精度和运算效率。为构建一种面向实时数据流的高效、准确实时地图匹配算法，首先通过引入速度、方向综合权重因子对依赖历史轨迹的离线地图匹配算法进行重构，进而引入Spark Streaming分布式计算框架，实现地图匹配算法的实时、并行运算，大幅提升实时地图匹配效率。（剩余14099字）