[发明专利]高速铁路时空大数据分析服务引擎系统及方法

权利要求书

1.一种高速铁路时空大数据分析服务方法，其特征在于，包括：

对高速铁路时空大数据进行重新统一编码，确定时空大数据的存储方式，并对所述高速铁路时空大数据进行存储和排序；

将高速铁路时空大数据发布为切片服务，通过docker虚拟化镜像与自动同步来动态分配高速铁路时空大数据的分析服务引擎资源；

利用构建的可伸缩型、高并发、灵活性强的空间信息服务引擎，提供标准化、多类型服务接口，支撑高速铁路虚拟化环境多源异构空间信息服务融合；

基于前端RestFul服务接口，实现海量数据服务共享；

利用网格划分的空间索引方法，来缩小检索范围，从而对目标对象的空间位置进行快速访问和/或更新。

2.根据权利要求1所述的高速铁路时空大数据分析服务方法，其特征在于，所述高速铁路时空大数据包括：结构化数据和非结构化数据，其中

所述结构化数据的存储方式为：在所述结构化数据中添加版本号、时间戳、编号字段信息，并利用分布式存储技术将所述结构化数据存储至Oracle数据库；

所述非结构化数据的存储方式为：以key-value形式利用所述分布式存储技术将所述非结构化数据存储至MongoDB、Redis数据库，其中key中包含版本号、时间戳、编号字段信息，value为属性数据。

3.根据权利要求1所述的高速铁路时空大数据分析服务方法，其特征在于，所述对所述高速铁路时空大数据进行存储和排序，包括：

建立时间库，将所述高速铁路时空大数据存储到相应的时间库中，并按照入库时间进行排序。

4.根据权利要求1所述的高速铁路时空大数据分析服务方法，其特征在于，所述通过docker虚拟化镜像与自动同步来动态分配高速铁路时空大数据的分析服务引擎资源，包括：

利用docker虚拟化镜像与自动同步设计弹性化的MPP数据库，实现数据库远程镜像与自动同步。

5.根据权利要求1所述的高速铁路时空大数据分析服务方法，其特征在于，所述网格划分的原则包括：对我国的西部地区进行大网格划分，对我国的东部地区进行小网格划分。

6.根据权利要求1所述的高速铁路时空大数据分析服务方法，其特征在于，所述利用网格划分的空间索引方法，来缩小检索范围，从而对空间位置进行快速读取与更新，包括：

若所获取的高速铁路时空大数据包括经纬度信息，则根据所述经纬度信息确定所述目标对象所在的网格；

若所获取的高速铁路时空大数据不包括所述经纬度信息，则将里程信息通过线性里程参考系统转换为所述经纬度信息，然后根据所述经纬度信息确定所述目标对象所在的网格。

7.根据权利要求1所述的高速铁路时空大数据分析服务方法，其特征在于，所述方法还包括：基于得到的地图点的平面坐标以及经纬度信息，通过空间量算方法计算空间距离、周长和面积。