【摘 要】
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近年来,铁路里程不断增加,轨检信息不断积累,导致了轨检数据的爆炸式增长,数据存储和挖掘的需求越来越大。轨检信息面临统计查询不够高效、数据挖掘程度不足、各个轨检仪信息交流不及时、容易形成“信息孤岛”等现象。针对以上问题,本文提出了将Hadoop框架技术应用于轨检数据服务中,研究和实现一个轨检数据服务平台。首先,分析调研了适用于平台的关键技术,涉及了Hadoop大数据平台、小文件存储算法的优化、静态数
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近年来,铁路里程不断增加,轨检信息不断积累,导致了轨检数据的爆炸式增长,数据存储和挖掘的需求越来越大。轨检信息面临统计查询不够高效、数据挖掘程度不足、各个轨检仪信息交流不及时、容易形成“信息孤岛”等现象。针对以上问题,本文提出了将Hadoop框架技术应用于轨检数据服务中,研究和实现一个轨检数据服务平台。首先,分析调研了适用于平台的关键技术,涉及了Hadoop大数据平台、小文件存储算法的优化、静态数据分析算法、数据可视化技术;其次,系统分析了数据平台的各类需求,并引入了轨检服务平台的模型,对平台的台账数据库、统一的权限管理、平台的数据安全措施进行预先构建;随后,在架构层面对平台进行设计,其中包括了总体架构、技术架构、逻辑架构、数据仓库架构、网络架构和服务平台接口标准格式的建立;接着,在分析了需求与架构的基础上,实现大数据平台的搭建与平台管理模块的功能;最后,介绍了一些用户平台的应用开发案例。本文中基于Hadoop的轨检数据服务平台实现了轨检仪数据的接入和数据存储管理的功能,并向外提供了标准的接口,方便后续应用的开发与拓展。本平台具有优秀的安全性、可靠性和扩展性,能提高轨检测量的效率,解决轨检信息独立的问题。
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