大规模轨迹数据并行化地图匹配算法

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为解决大规模轨迹数据的地图匹配问题,提出一种并行化的地图匹配算法。该算法将数据转换为弹性分布式数据集,利用Spark算子并行化计算出轨迹点的匹配路段,对原始GPS轨迹点进行校正,并采用GeoHash编码对候选路段的选取进行优化。采用Spark集群平台和约14.7 GB的西安市出租车轨迹数据对方案的规模增长性、加速比和可扩展性等性能进行了实验分析,并与一种基于Hadoop的同类地图匹配算法进行了性能比较,实验结果显示所设计算法效率提高了约31倍,表明本方案有较大的改进。
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