大数据在车联网中的应用

2020-8-19

随着云计算、大数据、人工智能、移动计算和物联网的新兴发展，给各行各业注入了发展的新鲜血液。作为物联网的分支车联网也应运而生。车联网主要是车与车、车与人、车与周边环境、车与服务平台之间的互联互通。整个车联网中会产生海量的数据，有电机数据、整车数据、报警数据、车辆位置数据、车辆电池数据、发动机数据、用户行为数据、路线路况数据、交通设施数据。

面对海量数据，如果需要做数据挖掘和数据分析，则需要对数据处理流程和大数据技术非常熟悉。数据处理流程一般是先进行数据采集、接着进行数据预处理、然后进行数据存储、接下来进行数据挖掘和数据分析、最后是对数据进行可视化和其他应用。目前主流的大数据技术有Hadoop、flink、spark、hbase、hive、flume、sqoop、Echarts等。Hadoop是一个分布式系统基础架构，可以存储和分析海量数据。spark是一个速度很快的大数据处理系统，提供统一的大数据能力，包括spark基础能力、spark SQL、图计算和机器学习。生产中一般使用flume或者sqoop把数据采集到Hadoop或者hbase中，接着用spark或者flink进行数据的预处理，处理之后把数据存入数据仓库hive或者其他存储系统中，然后继续使用spark或者flink进行数据挖掘和数据分析，接着把挖掘和分析后的结果数据存入mysql等存储系统中，最后是利用Echarts对分析后的结果数据进行可视化展示。

大数据的分析挖掘主要是为了更好的利用数据价值，目前大数据在车联网中的应用非常广泛，主要有无人驾驶、安全监管、质量评估、政策研究、交通服务、车辆保养推荐、出行路线推荐等。被称为可以解放驾驶者的技术奇迹的无人驾驶汽车就是基于大数据分析实现的。

九五智驾作为车联网领域的驱动者，不断探索和践行大数据的应用，凭着多年深耕车联网行业经验，依托于目前主流的hadoop及spark组合的架构，打造出海量数据的分析云计算工具——九五大数据平台。九五大数据平台，是基于物联网行业，重点聚焦网联汽车数字化运营的可视化分析软件，可以明确行业标准定义，解决系统对接困难，通过主机厂运营数据的统计、多维分析建立数据分析模型，预测车联网数据变化特点，以可视化视窗及自定义模板的模式服务于非大数据专业人员。