[发明专利]基于希尔伯特曲线的大规模区域目标实时查找方法在审

专利信息
申请号: 201910419189.0 申请日: 2019-05-20
公开(公告)号: CN110287215A 公开(公告)日: 2019-09-27
发明(设计)人: 吴帆;封旗杰;周旭;姜文君;李肯立;李克勤 申请(专利权)人: 湖南大学
主分类号: G06F16/2455 分类号: G06F16/2455;G06F16/2458;G06F16/29
代理公司: 深圳市中原力和专利商标事务所(普通合伙) 44289 代理人: 胡国良
地址: 410001 湖*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 服务器 数据源服务器 缓存服务器 查询结果 区域目标 实时查询 消息队列 大数据 集群 位置信息存储 服务器传输 查找效率 接收数据 目标单位 实时计算 拉取 算法 渲染 储存 发送 查找
【权利要求书】:

1.一种基于希尔伯特曲线的大规模区域目标实时查找方法,提供相互连接的数据源服务器、大数据集群及缓存服务器,所述大数据集群包括kafka服务器及Spark streaming服务器,其特征在于,包括如下步骤:

步骤一,所述数据源服务器接收数据源发送的位置信息;

步骤二,所述数据源服务器向所述kafka服务器传输所述位置信息,所述kafka服务器将所述位置信息存储于所述缓存服务器并生成kafka消息队列;

步骤三,所述Spark streaming服务器从所述kafka消息队列中拉取所述位置信息,并利用Google S2算法实时计算目标单位在所述位置信息周围的数量及距离,并生成查询结果;

步骤四,所述Spark streaming服务器将所述查询结果储存至所述缓存服务器,并通过SSM技术将所述查询结果渲染。

2.根据权利要求1所述的大规模区域目标实时查找方法,其特征在于,所述Sparkstreaming服务器包括拉起模块及计算模块,所述拉起模块与所述缓存服务器连接并用于拉取所述位置信息,所述计算模块用于实时计算。

3.根据权利要求2所述的大规模区域目标实时查找方法,其特征在于,所述Google S2算法包括经纬度转弧度、球面坐标转换、球面变平面、球面矩形投影修正、点与坐标轴点相互转换、坐标轴点与希尔伯特曲线上的CellID相互转换六个步骤。

4.根据权利要求1所述的大规模区域目标实时查找方法,其特征在于,所述数据源服务器、所述大数据集群及所述缓存服务器之间采用通讯连接。

5.根据权利要求1所述的大规模区域目标实时查找方法,其特征在于,在所述步骤一中,所述数据源为HDFS。

6.根据权利要求1所述的大规模区域目标实时查找方法,其特征在于,在所述步骤一中,所述数据源为FLUME。

7.根据权利要求1所述的大规模区域目标实时查找方法,其特征在于,在所述步骤三中,所述目标单位为提前存储于数据库中的餐厅等信息。

8.根据权利要求1所述的大规模区域目标实时查找方法,其特征在于,所述缓存服务器为REDIS或MYSQL。

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