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1、智慧水务解决方案说明书XX科技股份有限公司制目录一、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51 .解决方案架构52 .关键技术错误!未定义书签.（1） Hadoop错误!未定义书签。（2） SpringMVC错误!未定义书筌.（3） MyBatis错误!未定义书签。（4） Rcharts错误!未定义书筌.（5） MySQI错误!未定义书签。（6） Hive错误!未定义书筌.（7） HBASE错误!未定义书签。（8） Zookeeper错误!未定义书筌（9） F1.ume错误!未定义书签。三、开发范围错误!未定义书筌.1 .数据生产错误!未定义书签。2 .数据采
2、集/消费错误!未定义书筌.3 .数据分析错误!未定义书签。4 .数据展示错误!未定义书筌.在建设智慧水务大数据平台过程中，为了提高平台的建设质量，专业人才的培养是十分关键的，同时也可保证大数据平台今后的应用效果。其中，由于水务系统专业众多，必须要根据专业的不同来合理地进行人才培养，同时加强复合型人才培养的力度，确保各个项目的协作交流可以顺畅无阻。此外，应关注数据库管理与维护人才的培养,因为在大数据平台运行期间，难免会遇到数据库管理方面的问题，同时数据库的维护，也存在较强的专业性，所以应加大数据库管理与维护人才的培养力度。二、解决方案1 .解决方案架构仔务调度与护HBaSe是一个分布式的、面向列
3、的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的GoogIe论文Bigtab1.e：一个结构化数据的分布式存储系统就像BigIab1。利用了GOOgIe文件系统(Fi1.eSystem)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OHBase是Apache的HadooP项目的子项目OHBase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对象的组合。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
4、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，将展现建辑、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，提商客户操作的交互性，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若础架
5、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SpringErameWork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。MyBatis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
6、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OraC1.e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。MySQ1.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
7、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Had。P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SQ
8、1.简称HiveSQ1.,使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQ1.语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce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-DefneSAggregateEunction)和UDTF(User-Defined
9、Tab1.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Goog1.e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
10、等。(9) F1.umeF1.ume是C1.oudera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
11、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：C1.oUdera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.umekafkaf1.ume（根据情景增删该流程）HDFS线上数据一f1.umekafkasparkstreaming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巳经完整的采集到了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maprcduce分析多个业务指标的方式来进行任务。分析模块流程图:图3分析模块流程图4 .数据展示数据展示模块流程图:图4数据展示模块流程图
