实时数据采集处理平台的设计与实现
这是一篇关于物联网,数据采集,流处理,流量削峰的论文, 主要内容为随着5G时代的到来,“万物皆可连”的概念也逐渐融入了大家的生活之中,除去传统工业界以外,民用物联网也日趋成熟,越来越多的物联网平台逐渐涌入互联网市场。但是相关的工程项目规模庞大,对应的物联网设备种类繁多,多样化的协议该如何解析,高并发强实时的数据如何采集以及如何高效的处理实时数据依然是现有物联网产品的痛点。从性能和可扩展性来看,如何保证海量实时数据的及时、精准处理以及对水平领域开发的去繁就简已成为当前的热点问题。本文选题来源于企业实际项目,设计实现了一个基于异步事件驱动的开源网络框架和流处理框架的实时数据采集平台。该平台通过抽象建模统一设备的数据结构、高性能的网络框架与流处理框架实现对实时数据的采集、处理与存储,同时采用领域模型驱动设计的思路将复杂的系统分层,降低耦合度。另外该系统解决两个难点,首先是系统对海量终端设备产生数据的实时采集,实现高吞吐量低延迟的特点;其次是对于实时数据做到准确以及快速的处理,以及对于不同业务需求做到数据处理的灵活可扩展。本文针对以上提到的两个难点主要做了以下工作:(1)在采集侧采用高性能网络异步通信框架Netty来提高并发量,通过配置Netty相关参数以及对采集的异构数据进行统一封装。再由数据解析handler将数据进行解析后推送到分布式消息队列Kafka中。通过上述手段实现实时数据的流量削峰,保证数据采集模块的实时性与可靠性。(2)对于实时数据处理,系统采用开源流处理框架Flink,并且采用自定义类加载机制扩展用户自定义处理模块,做到了流处理模块的动态重组,这极大提高了系统的灵活性和可扩展性。(3)针对现有的物联网设备以及基础需求完成数据采集平台的需求分析,完成需求分析的建模及相关文档说明,确定项目大致架构。同时完成数据采集处理平台的设计,包括前端、后台以及数据库设计。并构建出相应的设计模型及相关文档说明,依据上述文档实现对应的项目模块以及编码工作。(4)在实际环境中部署平台测试系统功能,并进行性能测试,验证数据采集平台的功能性需求和非功能性需求。
船舶气电混合动力远程监控系统设计开发
这是一篇关于混合动力,远程监控系统,流处理,大数据的论文, 主要内容为随着船舶混合动力技术的发展,新型混合动力系统设计开发和性能优化的数据需求越来越高。传统机旁监控的形式无法及时有效的传递和处理数据,在航船舶和实验台架的数据得不到有效利用,形成了一个个“数据孤岛”。因此,实现远程监控,将“孤岛”连接起来,充分发挥数据的价值,具有重要的现实意义。以船舶气电混合动力系统为监控对象,开展远程监控系统设计开发,主要工作有以下几项:首先,分析船舶气电混合动力系统结构和远程监控数据场景,将两者有机结合,确定远程监控系统的总体需求。结合用户与远程监控系统的交互用例,进行功能需求分析,将远程监控系统分为用户管理、设备管理、数据接入、实时数据处理和运行数据可视化五个功能模块。其次,结合物联网远程监控概念,设计船舶气电混合动力远程监控系统结构。数据接入采用HTTP协议,设计接入数据语义和接入流程。针对混合动力系统数据体量大、连续发生、多源异构的流数据特点,进行技术选型,设计混合动力运行数据处理流程。采用Kafka和Flink等组件完成流程开发,解决了数据处理过程中消费者和生产者速率不匹配和混合动力指标多中间参数复用的问题,还保证了数据处理准确不发生丢失,挖掘出混合动力有价值的信息。根据Web后端的设计规范,依次完成各模块的数据库表、接口和任务执行流程等方面的设计。最后,进行远程监控系统开发工作。完成运行环境部署,进行功能和性能等方面的测试。功能测试中,各个功能模块完成测试操作。性能测试中,在设计的100并发量下平均响应时间不超过90ms。1000并发量的负载测试中,平均响应时间不超过1200ms。数据处理测试中,模拟数据接入,实时数据处理模块未产生数据积压,数据能被及时处理。测试结果说明远程监控系统达到了设计要求。随着加入监控的混合动力系统增多,形成了规模效应,远程监控系统中的运行数据将发挥出巨大潜力,在设计开发、实际运行和日常维护等方面促进船舶气电混合动力发展。
基于Storm的数据分析系统设计与实现
这是一篇关于流处理,Storm,Kafka,Spring,K-Means算法的论文, 主要内容为如今,大数据、移动互联网已经成为这个时代的共识,只有依靠大数据技术深入挖掘数据中潜在的价值才能为企业在时代浪潮中提供更可靠的决策依据。因此,大数据处理技术成为人们研究的热点。Hadoop目前已经成为批处理的标准,而目前人们对实时处理、个性化查询要求越来越高,所以Storm出现了,而目前对Storm实时流处理技术的研究仍然处于初始阶段。 论文对Storm实时流处理技术与其他相似技术进行了比较,总结了相关技术的优势所在以及适合的应用场景。对Storm进行数据处理时存在的相关问题也进行了研究并进行了相关的改进。实现了Storm与Spring框架的结合,实现基于xml配置文件定义Topology,减少组件间的耦合性。通过K-means算法并行化进行用户聚集度分析,实现了整个分析系统的并行化,最后总结了Storm系统性能优化的基本思路。 总结起来,论文主要进行了如下方面的工作：分析和比较了流行的大数据处理技术,尤其是流处理技术；并对Storm性能进行了分析,总结出了Storm性能优化基本思路；采用分布式数据收集系统Kafka,解决Storm框架处理文件数据时Spout不能并行化的问题；提出基于Spring的可插拔编程模型topology的实现方法,为Storm应用开发提供了一个一致性的编程模型,使开发人员能够借助Spring编程模型实现Storm应用；实现了K-Means算法并行化并移植到Storm运行,用于进行用户聚集度分析；最终设计了一套较完整的基于Storm的数据分析系统,用GPS数据进行分析并验证。
基于Apache S4的交通流数据实时处理系统的设计与实现
这是一篇关于流处理,分布式消息队列,实时计算,Apache S4的论文, 主要内容为随着经济社会的发展,机动车、驾驶人保有量逐年递增,交通流量和交通安全隐患不断增加,机动车超速、超载、违法占道,交通拥堵等问题日渐凸显,道路交通安全形势日趋严峻。另一方面,智能交通管控技术的进步和智能采集设备的增加,使得交通基础数据量呈爆炸性增加。面临如此海量动态交通流数据,如何高效的采集,传输,实时分析,以便公安机关驾驭动态治安局势,面临着巨大的技术挑战。传统的交通管理平台已经无法满足大数据体态下交通数据的实时分析需求,在大数据背景下,如何将大数据技术应用到交通流数据的实时处理中是值得研究和思考的问题,我们的系统正是基于这样的背景下进行设计和开发的。分布式存储和计算相关技术的出现为解决交通流数据的实时处理问题提供了良好的解决方案。我们将分布式流处理和内存计算技术应用到海量交通流数据实时处理中来,使用分布式发布订阅消息系统来实时的采集交通流数据,使用分布式流处理框架进行海量动态交通流数据的实时分析,并利用分布式消息队列来对分析结果实时的推送至前端界面进行展示。我们设计并实现了从海量交通数据流入到分析结果实时展示的完整流程。系统基于MVC架构,采用B/S结构,使用Spring MVC框架作为系统的web基础框架。我们将系统的前后端分离,使用消息队列作为中间层来进行前后端的解耦,遵循软件工程的基本原则和思想,根据用户的需求对系统进行了需求分析,概要设计,模块详细设计,并在开发完成后进行了全面的测试,保证了系统的稳定性。
基于Apache S4的交通流数据实时处理系统的设计与实现
这是一篇关于流处理,分布式消息队列,实时计算,Apache S4的论文, 主要内容为随着经济社会的发展,机动车、驾驶人保有量逐年递增,交通流量和交通安全隐患不断增加,机动车超速、超载、违法占道,交通拥堵等问题日渐凸显,道路交通安全形势日趋严峻。另一方面,智能交通管控技术的进步和智能采集设备的增加,使得交通基础数据量呈爆炸性增加。面临如此海量动态交通流数据,如何高效的采集,传输,实时分析,以便公安机关驾驭动态治安局势,面临着巨大的技术挑战。传统的交通管理平台已经无法满足大数据体态下交通数据的实时分析需求,在大数据背景下,如何将大数据技术应用到交通流数据的实时处理中是值得研究和思考的问题,我们的系统正是基于这样的背景下进行设计和开发的。分布式存储和计算相关技术的出现为解决交通流数据的实时处理问题提供了良好的解决方案。我们将分布式流处理和内存计算技术应用到海量交通流数据实时处理中来,使用分布式发布订阅消息系统来实时的采集交通流数据,使用分布式流处理框架进行海量动态交通流数据的实时分析,并利用分布式消息队列来对分析结果实时的推送至前端界面进行展示。我们设计并实现了从海量交通数据流入到分析结果实时展示的完整流程。系统基于MVC架构,采用B/S结构,使用Spring MVC框架作为系统的web基础框架。我们将系统的前后端分离,使用消息队列作为中间层来进行前后端的解耦,遵循软件工程的基本原则和思想,根据用户的需求对系统进行了需求分析,概要设计,模块详细设计,并在开发完成后进行了全面的测试,保证了系统的稳定性。
机动车缉查布控系统的设计与实现
这是一篇关于缉查布控,Spring MVC框架,流处理,Atmnosphere的论文, 主要内容为近年来经济飞速发展,人口数量、机动车数量以及私家车保有量都迅速增长,给交通治安管理工作带来巨大考验,各种涉车违法犯罪行为例如车辆盗抢、肇事逃逸等问题日益凸显。利用缉查布控系统,帮助实现对犯罪车辆的实时监控,在大范围内针对嫌疑车辆进行布控,实现精准报警拦截。缉查布控系统的出现为交警打击和预防涉车犯罪提供技术支持,帮助发掘交通管理系统的潜在功能,提高系统实际应用效果。现阶段各地大力建设路面高清摄像监控系统,为缉查布控系统的建设提供了基础支持。但随着日益增加的交通数据量以及采集图片的高清化,传统缉查布控系统无法保证如此大数据量的高效存储检索,性能问题出现瓶颈,难以在大规模卡口范围内进行联网布控。面对海量数据的挑战,本缉查布控系统利用分布式技术,实现对海量交通数据的实时比对分析。系统Web端基于B/S架构,采用Spring Data JPA以及Spring MVC框架,实现客户层、表示层、业务层以及数据库层之间的分离和解耦。表示层基于MVC模式思想,负责收集用户请求并响应,业务层只负责关心实现布控业务逻辑,数据库层需要进行数据存储并提供数据访问接口。后台采用先进的流处理技术为支持,可在大范围内实时分析比对布控信息和过车数据。前台和后台通信采用消息队列,系统设计分离解耦来提高系统易扩展性。系统针对公安机关的实际需求和业务使用场景进行分析,设计并实现布控、审核、撤控、报警、处置一体化流程,清晰划分布控流程,便于用户任务下发和明确职责。系统根据用户对不同业务的权限需求,集成Spring Security框架划分用户角色灵活实现权限管理。实时报警推送采用了Atmosphere框架实现服务器主动推送技术,基于发布订阅的思想实现消息的定制化推送。在业务流程合理化的基础上,根据交通业务需求,本文进行了系统的需求分析,合理设计技术架构,详细设计功能模块,对系统进行开发测试。现系统已上线使用,运行良好。
基于Web的Flink任务管理平台的设计与实现
这是一篇关于流处理,任务管理,Flink,YARN的论文, 主要内容为随着互联网以及信息行业的蓬勃发展,每时每刻都在产生海量数据,并且业务场景越来越复杂,对数据处理的实时性要求也逐渐提高,比如实时分析、金融交易、广告投放、监控预警等业务。这些业务的特性是接收源源不断的数据流,然后对数据进行处理,而离线处理以及批处理方案对于此类场景难以满足实际生产的需求。目前,Flink作为一款先进的流处理引擎得到了开发人员的认可,用其编写的流处理应用程序性能卓越且可靠,然而借助Flink开发流处理任务门槛较高,需要开发人员对Flink较为熟悉,学习成本较高,因此,如果能在Flink基础上开发一个任务管理平台,隔离开发人员与Flink接触,使开发人员将精力集中在开发流处理任务,可以减少人力、时间和运维成本。本文调研了常见的流处理框架,包括Apache Storm、Apache Spark、Apache Flink,结合发展状况和企业的实践经验,阐述了Flink框架优越性,确定了该任务管理平台的可行性。从需求分析出发,分析了流处理任务开发中的痛点问题,确定了平台应具备的功能,在此基础上,进一步实现了多个功能模块,包括任务管理模块、SQL解析处理模块、运维模块和用户管理模块。该平台同时支持JAR(Java Archive File)类型任务和SQL类型任务,对接了Flink集群,任务提交给Flink集群处理,支持Flink流处理任务的启动、停止、备份等功能。为提高开发效率,实现了SQL任务解析处理,支持完全使用SQL语言完成流处理任务的开发。为保证Flink任务正常运转,实现了任务监控功能,借助Quartz组件定时查询集群中任务状态,当发现异常任务触发报警,同时,任务运行时状态变更和异常信息会被日志系统采集。本平台使用Spring Boot框架进行开发,前后端分离,平台采用分层结构:接口层、业务逻辑层、数据访问层,接口层用于处理用户的请求,业务逻辑层提供具体服务,数据访问层负责平台运行数据的写入和读取,根据平台运行时的特点,使用My SQL作为存储数据库。本平台支持对接多种数据源,包括JDBC、Kafka、Redis等外部系统。本平台通过了功能性测试和非功能性测试,便于管理Flink任务且易于使用,支持通过JAR包或SQL语言完成Flink流处理任务,能满足业务的流处理基本需求。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码向导 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/45721.html
