智能停车诱导系统--大数据部分--服务器搭建（一）

    半个月前决定接下实验室这个项目，功能说来也简单：把全市的停车场信息存进数据库，用户传过来位置，车型，停车时间；从数据库中算出最适合的停车场，然后把停车场的详细信息给推送过去。      系统结构清晰的不得了，可毕竟牵扯到大数据，那么问题来了。。。      一、服务器架构---Hadoop2.6.0+Hbase0.98.20+ZooKeeper3.4.6（伪分布）      1.Hadoop      先查了查西安停车车位这个现状，一个二线城市就60W停车位。。。好吧，那就用分布式系统架构，Hadoop（也就知道这个）。。。      2.Hbase      然后存到哪呢。60W停车位状态时不时的变化，哪个停车了，哪个又开走了；还得应付想想中的成千上万的用户的查询，读写量一定很高。。。再一个要存的信息也蛮多的，像什么id，停车场名字，位置，类型（地下，地上，机械），价格，停车位类型，每个类型停车位的总数，剩了多少什么的。反正就是死多。估计用结构型数据库的话得建上五六个表吧，然后再关联查询，计算距离，价钱，排个序什么的，几十上百万条数据，再加上读写的时间，估计没二三十分钟结果出不来。      用户说，让我找找哪个停车场最近最便宜，然后等了三十分钟结果出来了。然后，就没有然后了。。      所以要让处理速度快点，再快点，用HBase吧，最起码读写能快些，而且表还能少几个。      3.Zookeeper      用官方的话说，zookeeper可以简化分布式应用协调及其管理的难度，很适合这种大数据，分布式的系统。好吧，听说用Hbase的话就必须用zookeeper（好像是这样），那就用个吧，说不定以后还能有啥大作用。。      查了查hadoop的版本依赖表，最终架构就成型了：Hadoop2.6.0+Hbase0.98.20+ZooKeeper3.4.6。。暂时先这样吧，如果用到Hive，Sqoop什么的以后再说。哦对了，因为赶时间，就先用伪分布跑一跑。             思路大概就是这样，接下来的几个帖子是教程。