GPS轨迹进行裁剪、跳跃点剪断等预处理     1. 引言¶  下载的轨迹数据来源真实,并非特意模拟的轨迹数据,所以质量问题十分严重,进行预处理就显得尤为重要 2. 裁剪¶  我们将下载的岳麓山轨迹数据加载入QGIS,并使用OSM作为底图: 可以看到,存在着远超出长沙市范围的数
# GPS 数据处理的Java实现指南 在当今的开发环境中,处理GPS数据是一个日益普遍的需求。作为一名刚入行的小白,理解处理GPS数据的整个流程至关重要,本文将为你详细介绍,从数据的接收、解析到可视化展示的整个过程。 ## 整体流程 我们将处理GPS数据的过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |--------
原创 2024-10-14 04:54:38
93阅读
处理 GPS 数据的 Java 应用中,常常遇到数据解析和处理的相关问题。本文详细记录了一个 GPS 数据处理问题的复盘过程,包括了出现的错误现象、根因分析以及有效的解决方案。 ## 问题背景 在项目开发中,我们的 Java 应用需要处理来自设备的 GPS 数据,这些数据用于车辆追踪和路径计算。最近开发团队注意到,系统在高负载情况下处理 GPS 数据时表现异常。以下事件描述了这个问题的发生过程
原创 7月前
27阅读
NMEA-0183协议是为了在不同的GPS(全球定位系统)导航设备中建立统一的BTCM(海事无线电技术委员会)标准,由美国国家海洋电子协会(NMEA-The National Marine Electronics Associa-tion)制定的一套通讯协议。GPS接收机根据NMEA-0183协议的标准规范,将位置、速度等信息通过串口传送到PC机、PDA等设备。NMEA-0183协议是GPS接收机
转载 2024-06-05 07:30:31
0阅读
int ParseGPSData(char *szGPSData, TGPSPosition *pGPSPosition){ // NMEA 0183格式:$GPRMC,204700,A,3403.868,N,11709.432,W,001.9,336.9,170698,013.6,E*6E char *pBegin; char *pTemp; char *pTime; c
原创 2022-01-06 16:38:45
934阅读
我们已经进入了大数据处理时代,需要快速、简单的处理海量数据,海量数据处理的三个主要因素:大容量数据、多格式数据和速度, DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中,快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理,编辑,检索和浏览。
原创 2014-06-10 10:39:06
937阅读
我们已经进入了大数据处理时代,需要快速、简单的处理海量数据,海量数据处理的三个主要因素:大容量数据、多格式数据和速度, DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司​研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中,快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理,编辑,检索和浏览。
原创 2014-06-13 18:30:03
863阅读
我们已经进入了大数据处理时代,需要快速、简单的处理海量数据,海量数据处理的三个主要因素:大容量数据、多格式数据和速度, DMCTextFilter和HTMLFilter是由北京红樱枫软件有限公司研制和开发的纯文本抽出和HTML转换通用程序库产品。本产品可以从各种各样的文档格式的数据中或从插入的OLE对象中,快速抽出纯文本数据信息和转换成HTML文件。便于用户实现对多种文档数据资源信息进行统一管理,编辑,检索和浏览。
原创 2014-06-25 17:17:56
915阅读
摘要:随着互联网的愈来愈开放,电子商务平台和社交网络的盛行,导致数据在日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。 随着互联网的愈来愈开放,电子商务平台和社交网络的盛行,导致数据在日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的 大数据工具列表: 1. Apache Hive: Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据
题目内容:NMEA-0183协议是为了在不同的GPS(全球定位系统)导航设备中建立统一的BTCM(海事无线电技术委员会)标准,由美国国家海洋电子协会(NMEA-The National Marine Electronics Associa-tion)制定的一套通讯协议。GPS接收机根据NMEA-0183协议的标准规范,将位置、速度等信息通过串口传送到PC机、PDA等设备。NMEA-0183协议是G
内容要求:NMEA-0183协议是为了在不同的GPS(全球定位系统)导航设备中建立统一的BTCM(海事无线电技术委员会)标准,由美国国家海洋电子协会(NMEA-The National Marine Electronics Associa-tion)制定的一套通讯协议。GPS接收机根据NMEA-0183协议的标准规范,将位置、速度等信息通过串口传送到PC机、PDA等设备。NMEA-0183协议是G
转载 2024-06-10 12:06:10
26阅读
     最近在整理整理java大数据处理这一系列的文章,在网上发现一个java写excel文件的方式,非常的有技巧,并且性能非常高,我在自己机器上简单的操作了一下,感觉非常的棒  这里就把这个方法和大家分享一下,一起讨论一下这种方式的成熟度.   简单说明  
作者: Divakar等摘要:大数据解决方案的逻辑层可以帮助定义和分类各个必要的组件,大数据解决方案需要使用这些组件来满足给定业务案例的功能性和非功能性需求。这些逻辑层列出了大数据解决方案的关键组件,包括从各种数据源获取数据的位置,以及向需要洞察的流程、设备和人员提供业务洞察所需的分析。  概述  这个 “大数据架构和模式” 系列的 第 2 部分 介绍了一种评估大数据解决方案可行性的基于维度的方
转载 2023-07-08 15:59:04
171阅读
 目录零、本节学习目标一、Spark的概述(一)Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos(二)Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点(一)速度快(二)易用性(三)通用性(四)兼容性(五)代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
转载 2023-08-08 10:02:29
233阅读
终极Hadoop大数据教程包含 MapReduce、HDFS、Spark、Flink、Hive、HBase、MongoDB、Cassandra、Kafka 等的数据工程和 Hadoop 教程!课程英文名:The Ultimate Hands-On Hadoop - Tame your Big Data!此视频教程共17.0小时,中英双语字幕,画质清晰无水印,源码附件全下载地址课程编号:307 百度
转载 2023-11-17 20:37:23
232阅读
文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(Hadoop Di
第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一:最优资源配置Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
目录一、概述1)Spark特点2)Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1)Application:Spark应用程序2)Driver:驱动程序3)Cluster Manager:资源管理器4)Executor:执行器5)Worker:计算节点6)RDD:弹性分布式数据集7)窄依赖8)宽依赖9)DAG:有向无环图10)DAGScheduler:有向无环图调度器11)Ta
转载 2023-07-18 22:26:12
116阅读
大数据时代:大数据无处不在! 大数据的主要分析逻辑: 1.做全样而非抽样的分析  2.追求效率  3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程:数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要:数据存储与管理(分布式存储)集群      数据处理与分析(分布式处理)集群技术层面:    数据采集与预处理    数据存储和管理    数据处理与分析    
很多事情在执行的时候都是有一定的流程的,那么大数据处理也不例外,这是因为有关程序都是需要逻辑的,而大数据处理也需要逻辑,这也就需要流程了。那么大数据处理的基本流程是什么呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理数据来源类型丰富,大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成,从中提取出关系和实体,经过关联和聚合等操作,按照
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5