近年来,随着社会的不断发展,各类汽车的数量也在不断增长。无论是汽车租赁公司还是其他类型的车辆管理公司,对车辆的管理需求变得越来越急迫。因此,一个合理高效的车辆监控系统便变得十分有必要。本论文设计并实现了基于大数据处理的车辆监控系统,在系统的安全性和可靠性上有了显著的提高,为监管人员提供了车辆的管理、监控、信息采集等功能。监管人员了根据需求进行自定义化操作,方便监管人员可以及时发现车辆行驶异常并高效的处理,既满足了车辆监控系统功能需求的同时,又丰富了系统用户的体验。本文设计的车辆监控系统采用了多种主流技术,多级系统架构和模块化的设计理念,实现了监控系统的灵活性以及易扩展性。主要可分为两个部分:大数据实时处理平台和数据监控平台。其中,大数据实时处理平台主要负责实时数据流的处理,利用消息中间件技术Kafka、实时计算技术Storm等多项大数据技术,设计并实现了分布式、稳定性强、易扩展、高性能的大数据实时处理平台。数据监控平台主要包括四大功能模块:车辆管理、实时监控、交通信息采集、报警。作者独立设计并实现了如下部分:(1)车辆管理模块:包括车辆设备批量注册、暂停与恢复车辆运营、查看车辆状态信息等功能,实现了车辆管理的业务逻辑以及按照车辆类型、所属公司、地区、注册时间等条件纬度进行搜索的业务逻辑。(2)实时监控模块:监控人员以图表和浮窗的形式在此模块通过可视化界面查看,从而提高用户体验。监控人员可以实时的掌握车辆的行驶状况,达到有力的监控目标。同时,对系统的流量支出监控也是非常有必要的,任由车辆无节制回传数据,则会造成系统的大额开支。此模块实现了系统流量监控功能。(3)交通信息采集模块:包括采集任务申请、采集任务下发、暂停与恢复车辆采集任务等功能,满足了车辆监控系统交通信息采集的业务需求。(4)报警模块:实现了报警与报警规则配置等功能,实现了对车辆状态不佳等情况的实时警示业务逻辑。基于大数据处理的车辆监控系统验证结果表明已满足监控人员的工作需求。目前,该监控系统已在公司正式使用,负责监控车辆的实时运行状态和完成交通信息采集任务,并将陆续扩大监控范围。