基于Hadoop的智能套印系統云計算平臺的研究.pdf

1、隨著互聯網、自動化技術的快速發(fā)展，大數據的分析和應用技術越來越成熟，大數據的興起和發(fā)展已經成為不可阻擋的趨勢。而且新聞媒體對大數據的報道也越來越多，我們越來越感受到大數據分析其實已經離我們很近很近了。然而云計算平臺在工業(yè)中卻應用很少，雖然工業(yè)傳感器每天都在產生海量數據，但數據的價值都沒有很好的開發(fā)出來，它們不是被丟棄就是存儲了也只是作簡單應用。因此，如何利用云計算平臺來研究工業(yè)大數據是本文的重點研究內容。
　　針對智能套印系統工業(yè)

2、大數據，本文提出了一種基于hadoop云計算平臺處理的方法。該方法基于目前大數據處理的主流技術—Hadoop+MapReduce。Hadoop起源于google發(fā)表的三篇文章，分別對應google的GFS文件系統[1]、Bigtable存儲系統[2]、MapReduce編程模型[3]，它發(fā)展至今已經包含了很多項目。其中在Hadoop云計算平臺中HDFS分布式文件處理系統作為大數據存儲的基本框架，MapReduce分布式計算模型作為大數據

3、處理的核心框架。本文首先講解了智能套印系統工作原理和Hadoop云計算平臺的相關技術原理。然后對基于hadoop智能套印系統云計算平臺進行了設計。最后根據設計的方法對云計算平臺的搭建及設計進行實驗測試。
　　本文在最后通過對基于hadoop智能套印系統云計算平臺的搭建及功能模塊測試，成功實現了實驗搭建的hadoop云計算對工業(yè)視頻數據、運行參數數據、用戶數據等信息進行海量存儲和并行處理，并且利用Mahout機器學習框架對設備運行狀