一、序言
交通数据处理是智能交通的一个很关键的要素，更好的分析交通数据，可以为市政管理、交通信号管制、道路规划、交通设施建设提供更好的咨询和建议。全国各地政府都在寄期望于智能交通，以缓解城市拥堵，甚至一定程度上解决大城市病或者说是市政建设滞后的问题。同时，诸如百度地图、谷歌地图、高德地图、微软地图都推出了相应的交通应用，以期找到更大的商机。
用好的存储方法和好的算法进行分析，在批处理方面可以更多的分析历史数据，分析和发现问题，为未来进行预测以及公共查询服务；在实时计算方面可以更多的进行交通监控、突发事件处理、甚至是罪犯跟踪。
因此，寻求好的存储策略，好的计算算法，成为非常必要解决的问题。
二、数据概述及存储
目前交通数据有人流量数据、汽车数据。前者对于有大规模地铁，公共交通的城市十分有用，如北京，上海，其必要前提是能通过设备采集到人流信息，对于城市管理者而言，一卡通是最好的工具。因此，在北京，交通一卡通成为了监测地铁，公交车客流信息的主要采集工具，客流信息的采集准确性也相当高，信息数据的格式也容易控制。而后者，目前主要是通过摄像头拍照采集，存在图像识别度不高，设备故障影响，数据格式半结构化，数据缺失（部分信息没有采集到），脏数据存在（拍到人，自行车）。
对于贵阳这样的三线城市，一卡通还没有普及使用，故而监测公交客流人流信息存在诸多困难。但车流信息由于平安城市的建设，变得各个交通路口存在大量的摄像头以采集数据，从而为车流信息分析提供了可能。
对于贵阳车流信息数据，存储的格式是以日志形式传输到文件服务器，并压缩存储，每天大约有1千万条数据。想要处理这些文本，要分析其格式，并转存于数据库中。
在大数据流行的今天，最好的存储和处理方式当然是放在hdfs上，并用相应的nosql分布式数据库进行管理。但作为初步研究使用，分析的内容没有那么多，财力也没有那么大，所以找了一台小型机，16G的内存，CPU8*2.3MHZ。应用的数据信息也只有时间，拍摄地点，车牌号三个字段，故经过解析文本，直接将者三个字段存储到了mysql中，以便处理。
三、数据处理的目标
初步处理数据的目标有三个：
- 计算各个路口各个时段的车流量，以五分钟为间隔；
- 计算出城市交通通行有向图；
- 计算出各个路段各个时段的车流量，以五分钟为间隔；
- 根据结果1，画出城市车流信息可视化动态图（全部车流，公交出租车流、本地车流、外地车流，外城车流，柱状图）；
- 根据结果1，结合gis画出，城市车流可视化图（热力图，柱状图）；
- 根据结果2,3，画出交通流可视化图；
- 根据结果1,2,3，对第二天车流拥堵信息进行预测，给出绕行建议。
四、计算过程
目标1，可以通过sql语句很容易达到；目标2，在前一篇《R语言空间换时间算法、Hash键值对在字符串处理中的应用》已经完成；本篇主要解决目标3。
解决目标3的主要思想是根据同一辆车的运行轨迹，以经过路口为节点，按照到达某一路段的时间，并归结到划分的时间段内，并计数到该路段的某一时刻中。
直接上代码，以下是原始版本，其思想借鉴的前篇博文的算法思想，以空间换时间，遍历900多万条数据，只需要几个小时。
rm(list=ls(all=TRUE))gc()library(RODBC)library(hash)# 读取文件中排序好的路口地址数据address_file <-file("/home/wanglinlin/transport/address.txt","r") sorted_address <-readLines(address_file)sorted_address_hash_pairs<-hash(sorted_address,1:269)close(address_file)#矩阵的列表示形式transection_code_length <-length(sorted_address)*length(sorted_address)transection_code_matrix <- matrix(0,transection_code_length,1)k=1;for(i in 1:269){ for(j in 1:269){ transection_code_matrix[k]<- i*1000+j k=k+1 }}transection_code_hash<-hash(transection_code_matrix,1:transection_code_length)#transection_code_hashtime<-file("/home/wanglinlin/transport/time.txt","r")traffic_time<-readLines(time)close(time)length(traffic_time)traffic_time_hash<-hash(traffic_time,1:length(traffic_time))traffic_time_hash[["1409501100"]]trafic_flow <- matrix(0,nrow=length(traffic_time),ncol=transection_code_length)channel=odbcConnect("transport-connector-R", uid="transport", pwd="transport") #连接mysql test 数据库sqlTables(channel) # 显示test数据库中的表格trafic_flow_data<-sqlQuery(channel,"select unix_timestamp(time),plate,address from transport20140901 order by plate,time")trafic_flow_count<-sqlQuery(channel,"select count(*) from transport20140901")trafic_flow_data<-as.matrix(trafic_flow_data)#找出所有车牌号，并散列化，形成键值对表plates<-sqlQuery(channel,"select distinct plate from transport20140901")odbcClose(channel)plate_list=(as.matrix(plates))[,1]plate_count=length(plate_list)plate_hash_pairs=hash(plate_list,1:plate_count)#各路段车流计数transection_code_hash[[toString(sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[1000,3]]] * 1000 +sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[1001,3]]])]]trafic_flow_count_number<-as.numeric(trafic_flow_count)-1for(i in 1:trafic_flow_count_number){ if(plate_hash_pairs[[trafic_flow_data[i,2]]]==plate_hash_pairs[[trafic_flow_data[i+1,2]]]){ start_time_stamp <- as.numeric(trafic_flow_data[i,1])-as.numeric(trafic_flow_data[i,1])%%300 count_times <- ceiling((as.numeric(trafic_flow_data[i+1,1])-start_time_stamp)/300) col_index_code <- sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[i,3]]] * 1000 +sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[i+1,3]]] col_index <- transection_code_hash[[toString(col_index_code)]] for(j in 1:count_times){ timestamp <- start_time_stamp + 300 * j row_index <- traffic_time_hash[[toString(timestamp)]] trafic_flow[row_index,col_index] <- trafic_flow[row_index,col_index] + 1 } }}write.table(trafic_flow,"/home/wanglinlin/transport/trafic_flow.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE)#把trafic_flow中的数据读取第一个五分钟车流量到矩阵中five_minues_trafic_flow <- matrix(0,269,269)for(i in 1:269){ for (j in 1:269){ five_minues_trafic_flow[i,j]=trafic_flow[1,transection_code_hash[[toString(i*1000+j)]]] }}write.table(five_minues_trafic_flow,"/home/wanglinlin/transport/five_minues_trafic_flow.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE)上述代码中，最终的各路段车流信息存储于一个矩阵中，每行代表所有路段的一个时间段的车流信息。借助了对路口地址的编码和hash散列。建立编码和散列的过程一方面消耗了时间，另一方面也增加了内存开销。除此之外，将某一时段的车流信息以正规的方式显示，任然依赖于编码和散列，对后续不利。故可进一步优化这一部分，以三维数组存储车流信息，x,y平面刻画各路口的信息，z轴刻画时间变化。代码如下：rm(list=ls(all=TRUE))gc()library(RODBC)library(hash)# 读取文件中按照拼音排序好的路口地址数据address_file <-file("/home/wanglinlin/transport/address.txt","r") sorted_address <-readLines(address_file)sorted_address_hash_pairs<-hash(sorted_address,1:269) #生成路口地址hash键值对，便于通过路口地址名称找序号close(address_file)#sorted_address#class(sorted_address_hash_pairs[["黔灵西路（合群路口-威清路口）"]])time<-file("/home/wanglinlin/transport/time.txt","r")traffic_time<-readLines(time)close(time)length(traffic_time)traffic_time_hash<-hash(traffic_time,1:length(traffic_time))traffic_time_hash[["1409501100"]]channel=odbcConnect("transport-connector-R", uid="transport", pwd="transport") #连接mysql test 数据库sqlTables(channel) # 显示test数据库中的表格trafic_flow_data<-sqlQuery(channel,"select unix_timestamp(time),plate,address from transport20140901 order by plate,time")trafic_flow_count<-sqlQuery(channel,"select count(*) from transport20140901")trafic_flow_data<-as.matrix(trafic_flow_data)#找出所有车牌号，并散列化，形成键值对表plates<-sqlQuery(channel,"select distinct plate from transport20140901")odbcClose(channel)plate_list=(as.matrix(plates))[,1]plate_count=length(plate_list)plate_hash_pairs=hash(plate_list,1:plate_count)trafic_flow <- array(0, dim=c(269,269,length(traffic_time))) trafic_flow_count_number<-as.numeric(trafic_flow_count)-1for(i in 1:trafic_flow_count_number){ if(plate_hash_pairs[[trafic_flow_data[i,2]]]==plate_hash_pairs[[trafic_flow_data[i+1,2]]]){ start_time_stamp <- as.numeric(trafic_flow_data[i,1])-as.numeric(trafic_flow_data[i,1])%%300 count_times <- ceiling((as.numeric(trafic_flow_data[i+1,1])-start_time_stamp)/300) x_index <- sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[i,3]]] y_index <- sorted_address_hash_pairs[[trafic_flow_data[i+1,3]]] for(j in 1:count_times){ timestamp <- start_time_stamp + 300 * j z_index <- traffic_time_hash[[toString(timestamp)]] trafic_flow[x_index,y_index,z_index] <- trafic_flow[x_index,y_index,z_index] + 1 } }}write.table(trafic_flow,"/home/wanglinlin/transport/trafic_flow_roads.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE)#把trafic_flow中的数据读取第一个五分钟车流量到矩阵中#write.table(trafic_flow[,,1],"/home/wanglinlin/transport/five_minues_trafic_flow.txt",row.names = FALSE,col.names = FALSE)上述代码，解决了前述的问题，但时间戳还用到了hash，这个hash也可以去掉，并将其统一化，用函数的方式将功能改的更加通用化，代码还需进一步优化。
可以看到的是，算法通过优化，具备了更好的额性能，只有通过不断优化，才会更好。
五、总结
解决了一个计算目标，下次也算迈出了新的一步，如果有对算法的最终优化版，到时候再贴上来。
==================================关于原创的声明==================================
本博主的所有原创文章，非本人书面授权，严禁转载。
可以应用于一切非商用的内部学习和讨论研究。
欢迎通过留言或email进行广泛交流。