大气环境监测数据湖数据资源目录关键技术研究
这是一篇关于大气环境监测,数据湖,数据资源目录,知识图谱,语义检索的论文, 主要内容为大气环境监测数据为环境空气质量综合治理提供重要参考,具有来源广泛、结构复杂、数据量大、较强的时空属性等特点。目前的大气环境监测数据资源管理分散、缺乏统一的数据描述,为大气环境监测数据综合处理分析带来了巨大困难。数据湖概念的提出为大气环境监测数据管理提供了新的解决思路,同时通过大气环境监测数据湖数据资源目录为数据资源提供有意义的语义描述,并支持语义检索,可以全面准确地获取用户的需求,快速高效地为用户提供相应的数据服务。本文对数据湖架构、语义数据资源目录和语义检索模型的国内外研究现状以及相关技术的发展情况进行了分析总结,针对目前存在的问题进行优化改进,主要研究的内容如下:1.构建出大气环境监测数据湖架构和大气环境监测数据资源目录架构。将语义技术管理数据湖的思想应用到大气环境监测数据湖架构中,在数据湖架构中增加语义层,该语义层贯穿大气环境监测数据的整个生命周期,通过语义层的大气环境监测数据资源目录架构,为大气环境监测数据增加语义知识和上下文关联。2.提出了大气环境监测元数据模型,构建了大气环境监测数据知识图谱。为多源异构大气环境监测数据提供了统一的元数据模型,实现了不同数据源数据的元数据提取和融合。基于大气环境监测元数据建立了大气环境监测数据知识图谱,并存储到图数据库中,为大气环境监测数据的语义检索提供支持。3.提出了基于知识图谱的大气环境监测数据语义检索模型。针对关键词检索无法完全获取用户检索需求的问题,通过结合大气环境监测数据知识图谱对用户需求进行语义推理,在保证查准率的前提下,提高大气环境监测数据检索的查全率,并通过对比实验验证了方法的可行性和正确性。4.设计并实现了大气环境监测数据湖管理系统。基于软件工程的思想理论,结合大气环境监测数据湖架构,大气环境监测数据资源目录,大气环境监测数据知识图谱和大气环境监测数据语义搜索模型,设计并开发了大气环境监测数据湖管理系统。为大气环境监测数据提供高效的管理和全面的检索,同时验证了本文的主要研究内容。
面向Delta Lake的数据湖访问控制系统设计与实现
这是一篇关于数据湖,Delta Lake,元数据,访问控制的论文, 主要内容为数据湖是新一代数据存储解决方案,为海量数据提供了集中式的存储库。区别于数据仓库,数据湖允许以原始格式存储数据,保留完整数据信息,其构建在分布式存储系统等廉价硬件之上,为数据计算和分析业务提供了高效和低成本的存储解决方案,从而帮助用户做出更加科学的分析与决策。现有数据湖工具多为对数据存储结构进行抽象,例如Delta Lake在存储层的基础上融合其特有的delta结构。这种抽象结构能为数据湖带来新的特性,但也存在相应问题,一方面Delta Lake元数据分散在不同资源文件中,缺少统一的元数据视图,增加了数据治理的难度。另一方面Delta Lake采用开源存储系统作为底层存储,其基础访问控制没有对不同用户的数据实现隔离,用户很容易便可访问其他用户的资源,对具体用户权限的区分存在不足。因此仅依靠底层存储系统的访问控制机制无法满足Delta Lake对于复杂场景下权限区分的需求,可能存在数据泄露的风险。为此,本文针对Delta Lake中元数据管理和访问控制需求,利用开源访问控制框架提供合适权限模型,设计并实现了面向Delta Lake的数据湖访问控制系统。主要包括以下方面:(1)针对数据湖数据治理困难问题,本文设计面向Delta Lake的数据湖元数据管理方法,该方法基于Delta Lake特有的抽象格式以及元数据信息进行构建,设计为治理数据湖所必须的元数据管理能力,达到对异构数据的元数据信息统一高效管理的效果。(2)针对存储平台基础访问控制能力孱弱,无法为Delta Lake提供有效访问控制的问题,本文设计基于策略的数据湖访问控制机制,结合开源权限框架,设计并实现策略服务组件与访问控制插件以及审计能力,完成了对Delta Lake数据湖中不同用户和角色的访问请求处理。(3)设计并实现面向Delta Lake的数据湖访问控制原型系统,通过元数据管理方法实现对Delta Lake特殊结构的数据治理能力,并结合访问控制机制实现对数据湖资源的权限控制能力,并对系统的功能需求以及性能指标进行了测试,验证了该系统在实际场景下的有效性。综上,本文研究了数据湖的元数据管理方法和访问控制机制,构建了面向Delta Lake的访问控制系统,本研究将有助于构建Delta Lake数据湖的有效治理和访问控制能力。
云原生湖仓一体化大数据存储系统的设计与实现
这是一篇关于云原生,数据湖,ETL,任务调度,湖仓一体的论文, 主要内容为随着大数据行业的发展,参考和分析的海量数据日益增长,对于大数据组件的依赖和要求也越来越高,对数据计算和存储提出了新的需求。数据仓库因计算和存储高度耦合、无法存储和查询非结构化文件而被数据湖技术取代,而缺乏建立数据治理流程的数据湖容易变成数据湖沼泽。湖仓一体是将两者优势融合而形成的一种新的架构体系。目前尚未对湖仓一体形成统一标准,各大云服务厂商都在积极探索,纷纷形成了自己商业化的湖仓架构体系。在开源体系层面,尚未形成湖仓一体架构体系,在探索过程中主要面临以下几个问题:1)数据湖组件比较多,而且组件之间存在兼容性问题,同时缺乏完备的发布流程实现数据湖云原生化。对数据入湖不加以约束,容易形成数据湖沼泽。2)多个服务体系制约着数据湖平台简单易用原则。湖上建仓任务与计算资源缺乏动态平衡,导致数据处理并行度低。3)在与数据湖交互过程中,命令方式操作过程复杂且繁琐,提高平台的学习和数据产出成本。针对以上问题与挑战,本文重点围绕云原生资源构建数据湖、数据入口统一与ETL任务调度管理和云原生湖仓一体化大数据存储系统的设计与实现,主要内容分为以下三项:1)设计并实现云原生资源构建数据湖方法,依托云原生环境,将数据湖组件容器化,以生产线的方式组织容器实现数据湖云原生化,解决兼容性和难部署问题。通过存算分离方案提高数据湖可移植性和灵活性。制定完备数据写入体系,确保数据湖元数据和数据资产的规范性。2)设计并实现数据入口统一与ETL任务调度管理,为多个计算引擎建立统一入口,简化系统服务架构。将ETL任务细化成计算作业,让并行作业之间对云原生计算资源享有平等使用权。在数据湖建仓分层模式上,定义快照时序关系,提高数据纠错能力。3)设计并实现云原生湖仓一体化大数据存储系统,使用容器技术和容器编排技术完成数据湖云原生化,通过系统模块化组件建立湖上建仓流程体系,最终在数据湖中形成清晰明亮的数据,为BI分析和商业决策提供数据来源。最后,本文最终实现了云原生湖仓一体化大数据存储系统,系统面向开发人员,提供数据湖资源构建、数据采集入湖和湖上建仓全链路解决方案。其应用于国家重点研发计划项目“基于大数据的科技咨询技术与服务平台研发”中,验证了本文研究内容的有效性和实用性。
校园门禁数据分析平台设计与实现
这是一篇关于数据湖,数据仓库,实时数据分析,智慧校园的论文, 主要内容为智慧校园建设是《教育信息化2.0行动计划》的重要组成部分,也是“十四五”期间校园信息化建设的核心内容。近年来,各高校以一线业务部门为建设单元,积极开展信息化、智能化的探索创新,利用计算机技术重构业务逻辑,组织利用已有的业务系统数据指导日常工作。在这种粗放的开发模式下,常常出现软件系统重复开发、部门间数据无法共享、部门内数据管理混乱的问题,难以形成智慧校园建设的合力,无法满足交互协同、开放共享的“十四五”信息化建设要求。本文通过搭建以数据湖为基础架构的数据平台方案,来解决以上智慧校园建设中所遇到的困难。其提供统一数据存储和管理功能,将各部门业务数据集中存储,从架构上打破部门间数据壁垒,以便进行数据访问;展示数据湖中各部门数据字段的溯源信息,在方便业务人员对部门内数据资产进行管理的同时,透明地提供其他业务部门数据字段信息,便于明确可利用和可结合的数据,加快业务数据转化效率,减少沟通成本;提供基于数据脱敏、用户鉴权的数据统一访问接口,让业务人员能够便利地获取和使用其他部门的数据内容,提炼并形成高价值数据分析结果,改善学校整体智能化水平。在建设数据平台的基础上,采用多种数据分析方法利用校园门禁数据,满足业务部门对校园门禁通行记录的相关分析需求,解决实际业务痛点。本文的主要贡献如下:(1)实现基于数据湖的数据管理方案。使用Delta Lake数据湖工具对数据进行统一存储和管理;针对不同业务场景设计三套脱敏方案,保障数据安全,保护个人信息隐私;使用Apache Atlas工具实现对数据资产的管理,便于工作人员了解数据的来源和流向,提高管理效率、提升部门间协作能力;设计中间件Delta Access实现数据湖统一访问接口,满足用户鉴权后对平台内各部门数据的读取需求。(2)实现对校园门禁数据的分析和应用。对于结构化数据,采用两种方式进行分析:一种是离线数据仓库设计,以Kimball维度建模思想为主线,从设备维度分析通行记录,形成长周期数据统计结果;另一种是实时数据分析,采用Flume+Kafka+Flink架构,实现门禁流量热力图、学生在校状态台账等统计功能,并实现校园门禁闯入预警等监控功能。对于非结构化数据中的通行人脸照片,通过预处理、筛选等步骤构建校园门禁通行人脸数据集(CAMPUS_APF),其相较于公共数据集包含更多校内人脸特征,可以为校园人脸识别任务提供支持。(3)实现数据平台分析结果前台展示系统。使用SSM+Redis+My SQL缓存架构搭建用户界面(User Interface,UI)前台,快速高效地处理业务交互;使用多种UI组件库和数据可视化工具Echarts,以图表形式数据分析结果。最后,经过测试和评估,校园门禁数据分析系统已成功通过所有功能性测试,且运行结果良好。系统包含基于数据湖的数据平台、数据导入、数据分析利用、计算任务自动化、UI系统,其中本文工作包括数据平台建设、数据实时导入、数据利用中的设备维度数仓建设、实时数据分析、流量预测、人脸数据集构建、出行密接筛查等功能,UI系统中的前台数据展示系统。综上所述,本文所构建的系统平台能够充分满足相关功能需求,助力学校实现信息化、智能化的转型升级,具有一定的应用价值。
面向Delta Lake的数据湖访问控制系统设计与实现
这是一篇关于数据湖,Delta Lake,元数据,访问控制的论文, 主要内容为数据湖是新一代数据存储解决方案,为海量数据提供了集中式的存储库。区别于数据仓库,数据湖允许以原始格式存储数据,保留完整数据信息,其构建在分布式存储系统等廉价硬件之上,为数据计算和分析业务提供了高效和低成本的存储解决方案,从而帮助用户做出更加科学的分析与决策。现有数据湖工具多为对数据存储结构进行抽象,例如Delta Lake在存储层的基础上融合其特有的delta结构。这种抽象结构能为数据湖带来新的特性,但也存在相应问题,一方面Delta Lake元数据分散在不同资源文件中,缺少统一的元数据视图,增加了数据治理的难度。另一方面Delta Lake采用开源存储系统作为底层存储,其基础访问控制没有对不同用户的数据实现隔离,用户很容易便可访问其他用户的资源,对具体用户权限的区分存在不足。因此仅依靠底层存储系统的访问控制机制无法满足Delta Lake对于复杂场景下权限区分的需求,可能存在数据泄露的风险。为此,本文针对Delta Lake中元数据管理和访问控制需求,利用开源访问控制框架提供合适权限模型,设计并实现了面向Delta Lake的数据湖访问控制系统。主要包括以下方面:(1)针对数据湖数据治理困难问题,本文设计面向Delta Lake的数据湖元数据管理方法,该方法基于Delta Lake特有的抽象格式以及元数据信息进行构建,设计为治理数据湖所必须的元数据管理能力,达到对异构数据的元数据信息统一高效管理的效果。(2)针对存储平台基础访问控制能力孱弱,无法为Delta Lake提供有效访问控制的问题,本文设计基于策略的数据湖访问控制机制,结合开源权限框架,设计并实现策略服务组件与访问控制插件以及审计能力,完成了对Delta Lake数据湖中不同用户和角色的访问请求处理。(3)设计并实现面向Delta Lake的数据湖访问控制原型系统,通过元数据管理方法实现对Delta Lake特殊结构的数据治理能力,并结合访问控制机制实现对数据湖资源的权限控制能力,并对系统的功能需求以及性能指标进行了测试,验证了该系统在实际场景下的有效性。综上,本文研究了数据湖的元数据管理方法和访问控制机制,构建了面向Delta Lake的访问控制系统,本研究将有助于构建Delta Lake数据湖的有效治理和访问控制能力。
云原生湖仓一体化大数据存储系统的设计与实现
这是一篇关于云原生,数据湖,ETL,任务调度,湖仓一体的论文, 主要内容为随着大数据行业的发展,参考和分析的海量数据日益增长,对于大数据组件的依赖和要求也越来越高,对数据计算和存储提出了新的需求。数据仓库因计算和存储高度耦合、无法存储和查询非结构化文件而被数据湖技术取代,而缺乏建立数据治理流程的数据湖容易变成数据湖沼泽。湖仓一体是将两者优势融合而形成的一种新的架构体系。目前尚未对湖仓一体形成统一标准,各大云服务厂商都在积极探索,纷纷形成了自己商业化的湖仓架构体系。在开源体系层面,尚未形成湖仓一体架构体系,在探索过程中主要面临以下几个问题:1)数据湖组件比较多,而且组件之间存在兼容性问题,同时缺乏完备的发布流程实现数据湖云原生化。对数据入湖不加以约束,容易形成数据湖沼泽。2)多个服务体系制约着数据湖平台简单易用原则。湖上建仓任务与计算资源缺乏动态平衡,导致数据处理并行度低。3)在与数据湖交互过程中,命令方式操作过程复杂且繁琐,提高平台的学习和数据产出成本。针对以上问题与挑战,本文重点围绕云原生资源构建数据湖、数据入口统一与ETL任务调度管理和云原生湖仓一体化大数据存储系统的设计与实现,主要内容分为以下三项:1)设计并实现云原生资源构建数据湖方法,依托云原生环境,将数据湖组件容器化,以生产线的方式组织容器实现数据湖云原生化,解决兼容性和难部署问题。通过存算分离方案提高数据湖可移植性和灵活性。制定完备数据写入体系,确保数据湖元数据和数据资产的规范性。2)设计并实现数据入口统一与ETL任务调度管理,为多个计算引擎建立统一入口,简化系统服务架构。将ETL任务细化成计算作业,让并行作业之间对云原生计算资源享有平等使用权。在数据湖建仓分层模式上,定义快照时序关系,提高数据纠错能力。3)设计并实现云原生湖仓一体化大数据存储系统,使用容器技术和容器编排技术完成数据湖云原生化,通过系统模块化组件建立湖上建仓流程体系,最终在数据湖中形成清晰明亮的数据,为BI分析和商业决策提供数据来源。最后,本文最终实现了云原生湖仓一体化大数据存储系统,系统面向开发人员,提供数据湖资源构建、数据采集入湖和湖上建仓全链路解决方案。其应用于国家重点研发计划项目“基于大数据的科技咨询技术与服务平台研发”中,验证了本文研究内容的有效性和实用性。
云原生湖仓一体化大数据存储系统的设计与实现
这是一篇关于云原生,数据湖,ETL,任务调度,湖仓一体的论文, 主要内容为随着大数据行业的发展,参考和分析的海量数据日益增长,对于大数据组件的依赖和要求也越来越高,对数据计算和存储提出了新的需求。数据仓库因计算和存储高度耦合、无法存储和查询非结构化文件而被数据湖技术取代,而缺乏建立数据治理流程的数据湖容易变成数据湖沼泽。湖仓一体是将两者优势融合而形成的一种新的架构体系。目前尚未对湖仓一体形成统一标准,各大云服务厂商都在积极探索,纷纷形成了自己商业化的湖仓架构体系。在开源体系层面,尚未形成湖仓一体架构体系,在探索过程中主要面临以下几个问题:1)数据湖组件比较多,而且组件之间存在兼容性问题,同时缺乏完备的发布流程实现数据湖云原生化。对数据入湖不加以约束,容易形成数据湖沼泽。2)多个服务体系制约着数据湖平台简单易用原则。湖上建仓任务与计算资源缺乏动态平衡,导致数据处理并行度低。3)在与数据湖交互过程中,命令方式操作过程复杂且繁琐,提高平台的学习和数据产出成本。针对以上问题与挑战,本文重点围绕云原生资源构建数据湖、数据入口统一与ETL任务调度管理和云原生湖仓一体化大数据存储系统的设计与实现,主要内容分为以下三项:1)设计并实现云原生资源构建数据湖方法,依托云原生环境,将数据湖组件容器化,以生产线的方式组织容器实现数据湖云原生化,解决兼容性和难部署问题。通过存算分离方案提高数据湖可移植性和灵活性。制定完备数据写入体系,确保数据湖元数据和数据资产的规范性。2)设计并实现数据入口统一与ETL任务调度管理,为多个计算引擎建立统一入口,简化系统服务架构。将ETL任务细化成计算作业,让并行作业之间对云原生计算资源享有平等使用权。在数据湖建仓分层模式上,定义快照时序关系,提高数据纠错能力。3)设计并实现云原生湖仓一体化大数据存储系统,使用容器技术和容器编排技术完成数据湖云原生化,通过系统模块化组件建立湖上建仓流程体系,最终在数据湖中形成清晰明亮的数据,为BI分析和商业决策提供数据来源。最后,本文最终实现了云原生湖仓一体化大数据存储系统,系统面向开发人员,提供数据湖资源构建、数据采集入湖和湖上建仓全链路解决方案。其应用于国家重点研发计划项目“基于大数据的科技咨询技术与服务平台研发”中,验证了本文研究内容的有效性和实用性。
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