智慧气象解决方案说明书.docx

智慧气象解决方案说明书XX科技股份有限公司编制目录一、项目存在问题及需解决问题31. 存在问题32. 需解决问题3二、解决方案41 .解决方案总体架构42 .核心技术5(1) Hadoop5(2) SpringMVC5(3) MyBatis5(4) Echarts6(5) MySQ1.6(6) Hive6(7) HBASE7(8) Zookeeper7(9) F1.ume7三、开发范围81 .数据生产82 .数据采集/消费83 .数据分析94 .数据展示10一、项目存在问题及需解决问题1 .存在问题一、国突系统功能单一，利用率低目前使用的国家突发公共事件预警信息发布系统，实现与国家级、省级中心的互通，承担突发公共事件预警信息的接收、处理、管理、存储和及时发布功能°但国家突发公共事件预警信息发布系统部署于气象专网，而且接口不开放，功能上主要以自然灾害突发公共事件的预警信息上报为主。二、信息孤岛严重自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件等四大类突发公共事件预警隶属于不同的部门，而且各部门基本上建设预警信息发布系统，虽然部分有信息共享，但预警信息发布各自通过发布手段进行发布，而且未提供给气象局录入国家突发公共事件预警信息发布系统。三、存在重.复建设的情况各部门的预警信息发布手段基本相同，但发布设施存在重复建设的情况，如部分相邻的区域设置不同部门的多个电子显示屏。2 .需解决问题 预警服务雷同 数据资源孤立，缺乏统一标准 大数据的处理分析技术缺乏二、解决方案1 .解决方案总体架构td*1.Bi14Mrau图1智鬟气象解决方案总体架构HBaSe是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的GoOgIe论文“Bigiab1.e:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像BigtabIe利用了GOogIe文件系统(PiIeSystem)所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtab1.e的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBaSe基于列的而不是基于行的模式。系统采用面向对象的软件设计方法，把整个系统看作是多个离散时象的组合。系统设计时，首先把业务流程分解成功能模块及其业务实体对象，然后根据业务流程分析对于这些业务实体对象的操作方法,形成业务处理对象，最后把各个功能模块关联起来，形成系统。软件设计是一个将需求转变为软件的过程，系统通过逐步求精使得设计陈述逐渐接近于源代码。系统程序采用MVC的设计思想，将展现逻辑、控制逻辑、业务处理逻辑分离。系统采用参数化的设计思想，定义和管理系统的实体及配置，调整实体以适应外部变化。系统采用J2EE技术保证程序逻辑实现的平台无关性，并便于安装部署。系统采用AJAX技术，提高客户操作的交互性，保证实际使用的易用性。系统采用echarts可视化框架实现数据展示。2 .核心技术(1) HadoopHadoop是一个由APaChe基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。(2) SpringMVCSPringMVC:属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在SpringWebFIOW里面。Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。(3) MyBatisMYBatis:是支持普通SQ1.查询，存储过程和高级映射的优秀特久层框架。MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBa1.iS使用简单的XM1.或注解用于配置和原始映射，将接口和JaVa的POJOS(P1.ainO1.dJavaObjects,普通的JaVa对象)映射成数据库中的记录。(4) EchartsECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。(5) MySQ1.MySQ1.是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQ1.AB公司开发，属于OraCIe旗下产品。MySQ1.是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQ1.是最好的RDBMS(Re1.ationa1.DatabaseManagementSystem,关系数据库管理系统)应用软件之一。MySQI.是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQ1.所使用的SQ1.语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQ1.软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQ1.作为网站数据库。(6) HiveHive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQ1.查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQ1.查询功能；可以将SQ1.语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQI.查询分析需要的内容，这套SQ1.简称HiveSQ1.,使不熟悉maprcduce的用户可以很方便地利用SQ1.,语言查询、汇总和分析数据。而mapredce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQ1.略有不同，但支持了绝大多数的语句如DD1.、DM1.以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。它还提供了一系列的：具进行数据提取转化加载，用来存储、查询和分析存储在HadoOP中的大规模数据集，并支持UDF(User-DefinedFunction)、UDAF(User-DefnesAggregateFunction)和UDTF(User-DefinedTab1.e-GeneratingFunction),也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。(7) HBASEHBase-HadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBaSe技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。(8) ZookeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是GOOgIe的ChUbby一个开源的实现，是HadOoP和HbaSe的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。(9) F1.umeF1.Ume是CIoUdera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，F1.ume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，F1.ume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。三、开发范围1 .数据生产对于该模块的业务，即数据生产过程，一般并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的安全性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。2 .数据采集/消费数据采集模块（消费）,在企业中你要清楚流式数据采集框架f1.ume和kafka的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过f1.ume采集到kafka然后供给给hbase消费。f1.ume：CIOUdera公司研发适合下游数据消费者不多的情况：适合数据安全性要求不高的操作；适合与Hadoop生态圈对接的操作。kafka：Iinkedin公司研发适合数据下游消费众多的情况；适合数据安全性要求较高的操作（支持rep1.ication）；因此我们常用的一种模型是：线上数据一>f1.ume>kafka>f1.ume（根据情景增删该流程）>HDFS线上数据一>f1.ume>kafka->Sparkstreaming实时流式处理消费存储模块流程图:图2消费存储模块流程图3 .数据分析我们的数据已经完整的采集到了HBaSe集群中，这次我们需要对采集到的数据进行分析，统计出我们想要的结果。注意，在分析的过程中，我们不一定会采取一个业务指标对应一个mapreduce-job的方式，如果情景允许，我们会采取一个mapreduce分析多个业务指标的方式来进行任务。分析模块流程图:图4分析模块流程图Zooko«por4 .数据展示数据展示模块流程图:图4数需展示模块流程图