基于HBase+ElasticSearch的海量交通数据实时存取方案设计

交通流数据具有数据海量、存储和交互速率快等特征,因此其数据的采集、存储及检索成为了车辆远程监控平台中的关键问题。采用LVS集群技术进行数据采集负载均衡,队列缓存处理I/O时延,HBase进行分布式数据存储;针对Hadoop实时在线数据处理不足的问题,整合ElasticSearch并构建了分层索引。通过关键技术的设计和实现,车辆监控由400辆扩展到上万辆,PB级数据在线查询速度提升了10~20倍,验证了方案的高效性。