現在城市發展越來越迅速，人們想要讓生活更便利的需求也越來越多，基於這些需求所以我們針對城市提供一套系統供使用者去檢索路況圖片的以及該路況的圖片的環境感測資訊，例如：溫度、濕度、二氧化碳濃度⋯⋯由於現在智慧型手機在大型城市的普及化，所以前端的程式設計便以手機APP爲主；鑒於後端需要儲存大量資訊且提供使用者快速的搜索查詢，因為Hadoop可平行化資料處理，且建置成本便宜，所以我們採用Hadoop雲端資料處理系統爲主軸;我們先進行圖片的蒐集與資料的探測統計上傳至Hadoop雲端系統經由MapReduce後，配合HDFS檔案系統和HBase資料庫儲存照片及感測資訊，再提供給前端Android手機作存取，期望實現基於Hadoop平台之智慧城市感測資訊檢索系統Android APP實作，以利使用者可以簡單地利用Android APP對整個城市能更完善且便利地了解到整個城市的環境情況。

With the rapid development of modern cities, the demands for convenience of living in big cities are also increasing, which lead to the ubiquitous deployment of sensor devices in intelligent cities. It is without doubt that how to deal with the huge amount of data collected by various sensors in an efficient way and to transform these data to useful information for people to make use of has become an important research topic. In this thesis, we developed a sensor data retrieval system for the citizens to query the information that are stored in a Hadoop cluster. The sensor data are captured along the roads, and are embedded in the image files that were also taken along the roads. Therefore, the system is designed to allow citizens to view the street images around the city, as well as read the road conditions such as the temperature, humidity, carbon dioxide concentration, and so on. Furthermore, due to the popularity of smartphones, we developed an Android APP as the front end for citizens who would like to access the sensor data. Through this Android APP, users can be authenticated and then granted access to the system, in which the street images and the sensor data are stored in Hadoop Distributed File System (HDFS) and HBase, respectively. By clicking on the Google Maps user interface, users are able to view the road conditions along and nearby a specific route between the origin and the destination. We believe that the developed Android APP can contribute to better living of the citizens in intelligent cities.

目錄
第一章 緒論	1
1.1 研究背景與動機	1
1.2 研究目的與重要性	2
1.3 論文架構	4
第二章 相關軟體技術介紹	5
2.1 Hadoop	5
2.2 HDFS檔案系統	6
2.3 HBase	8
2.4 Thrift	14
2.5 Tomcat	15
第三章 系統架構分析與研究方法	17
3.1 系統架構簡介	17
3.2 整體系統架構圖	18
3.3 手機與雲端服務運算系統架構	21
3.4 Android手機APP系統操作流程圖	22
第四章 系統實作與結果討論	24
4.1 系統實作說明	24
4.1.1 開發工具與環境	24
4.1.2 登入註冊程式之實作	27
4.1.3 感測資訊檢索系統Android APP實作	29
4.2 系統之介面與操作流程	32
4.2.1 登入註冊系統	32
4.2.2 智慧城市感測資訊系統	37
4.3 重點程式碼討論	45
4.3.1 登入註冊系統網頁版轉成Android APP版	45
4.3.2 解決載入太多圖片時記憶體溢出的問題	47
4.3.3 ”搜尋路段”感測資訊顯示功能改善	48
第五章 結論與未來展望	50
5.1 結論	50
5.2 未來展望	50
參考文獻	52
附錄 – 英文論文	54

圖目錄
圖2-1 PUTTOHDFS程式碼	6
圖2-2 HDFS檔案系統之照片檔案	7
圖2-3 關聯資料庫之表與表的關聯性	9
圖2-4 HBASE SHELL –CREATE指令	10
圖2-5 HBASE SHELL –PUT指令	10
圖2-6 HBASE SHELL –SCAN指令	11
圖2-7 HBASE SHELL –GET指令	11
圖2-8 HBASE資料庫網頁介面	15
圖3-1 整體系統架構圖(一)	18
圖3-2 登入註冊系統網頁	19
圖3-3 整體系統架構圖(二)	20
圖3-4 手機與雲端服務運算的系統	21
圖3-5 ANDROID手機APP系統操作流程圖	22
圖4-1 實作環境SERVER	25
圖4-2 系統初始介面	33
圖4-3 無正確的帳號密碼之登入畫面	33
圖4-4 未填入資料之登入畫面	34
圖4-5 手機註冊系統畫面	35
圖4-6 未填入資料之註冊畫面	35
圖4-7 填入重複資料之註冊畫面	36
圖4-8 註冊成功後自動跳回登入畫面	36
圖4-9 成功登入後的畫面	37
圖4-10 智慧城市感測資訊系統功能選單(一)	38
圖4-11 智慧城市感測資訊系統功能選單(二)	38
圖4-12 地圖標記A	39
圖4-13 地圖標記B	39
圖4-14 點選”搜尋路段”之後之畫面	40
圖4-15 圖片及感測資訊(一)	41
圖4-16 圖片及感測資訊(二)	41
圖4-17 資訊視窗放大之圖片	42
圖4-18 路段圖片(一)	42
圖4-19 路段圖片(二)	43
圖4-20 路段圖片總覽之圖片(一)	44
圖4-21 路段圖片總覽之圖片(一)	44
圖4-22 系統版本與作者	45
圖4-23 網頁版登入系統程式碼	46
圖4-24 網頁版註冊系統程式碼	46
圖4-25 路段節點示意圖	49

表目錄
表2-1 HBASE資料庫圖解	12
表2-2 HBASE邏輯模型	13
表2-3 HBASE原始資料	14
表2-4 HBASE實體模型(1)	14
表2-5 HBASE實體模型(2)	14
表4-1 實作環境	24
表4-2 本論文實作所使用之工具	26

[1] 	NoSQL, http://www.mongodb.com/nosql-explained,last accessed Mar 18,2014.
[2] 	Apache Hadoop, http://hadoop.apache.org/,last accessed August3,2013.
[3] 	Apache HBase, http://hbase.apache.org/,last accessed August 3,2013.
[4] 	Apache Thrift, http://thrift.apache.org/,last accessed August 18,2013.
[5] 	Thrift Architecture,http://blog.csdn.net/xyw_blog/article/details/8950140,last accessed Mar 18,2013.
[6] 	Apache Tomcat, http://tomcat.apache.org/,last accessed September 3,2013.
[7] 	HBase Shell, http://learnhbase.wordpress.com/2013/03/02/hbase-shell-commands/,last accessed August 20,2013.
[8] 	HDFS shell, http://hadoop.apache.org/docs/r0.18.3/hdfs_shell.html,last accessed August 9,2013.
[9] 	JSP, http://docs.oracle.com/javaee/5/tutorial/doc/bnagx.html,last accessed September 3,2013.
[10] 	MySQL, http://dev.mysql.com/,last accessed September 10,2013.
[11] 	Android,http://tyroandroid.blogspot.tw/2009/07/android-activity.html,last accessed November 5,2013.
[12] 	關聯式資料庫-http://www.dotblogs.com.tw/mchang2009/archive/2013/12/12/133711.aspx,last accessed Mar 16,2014.
[13] 	PutToHdfs, http://blog.johnsonlu.org/2010/12/page/2/,last accessed August 9,2013.
[14] 	Google API, https://developers.google.com/maps/documentation/android/marker,last accessed November 10,2013.
[15] 	Eclipse,https://www.eclipse.org/,last accessed September 1,2013.
[16] 	Android Google Map V2 , https://console.developers.google.com/project/196006434596/apiui/credential,last accessed November 15,2013.
[17] 	Android地圖與定位,
http://blog.tonycube.com/2013/01/androidmaps-and-positioning2.html,last accessed December 8,2013.
[18] 	Android 非同步任務 – AsyncTask, http://andcooker.blogspot.tw/2012/08/android-asynctask.html,last accessed December 16,2013.
[19] 	Android Google Map & MapView,http://andcooker.blogspot.tw/2012/08/android-google-map-mapview.html，last accessed January 20,2014.
[20] 	[Android]解析網頁(html parser)取資料, http://blog.tonycube.com/2012/10/androidhtml-parserhtmlcleaner.html,last accessed March 1,2014.
[21] 	黃韋勳,2013,基於HBase雲端資料庫之智慧城市感測資訊存取服務設計與實作,淡江大學資訊工程學系資訊網路與通訊碩士班101學年度碩士論文