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文檔簡(jiǎn)介
1、煤炭在我國(guó)能源消費(fèi)中占有很大比重,而大型國(guó)有煤炭企業(yè)在我國(guó)煤炭生產(chǎn)領(lǐng)域掌握著統(tǒng)治地位,為保障我國(guó)的能源安全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定做出了突出貢獻(xiàn)。為了提高企業(yè)的生產(chǎn)效率、降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本、預(yù)防煤礦安全事故,煤炭企業(yè)紛紛建立了自己的信息化系統(tǒng)。但由于在建設(shè)時(shí)沒(méi)有進(jìn)行合理的規(guī)劃,不同信息化系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)不能共享,在企業(yè)內(nèi)部形成眾多“信息孤島”。一些煤炭企業(yè)為了打破“信息孤島”,陸續(xù)建立起了數(shù)據(jù)共享平臺(tái),但這些數(shù)據(jù)共享平臺(tái)無(wú)法滿足當(dāng)前煤炭企業(yè)信息化
2、系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)處理需求。Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu),依靠集群的方式在廉價(jià)機(jī)器上提供高速運(yùn)算和海量存儲(chǔ)。Hadoop使運(yùn)行和處理大數(shù)據(jù)更加方便,為解決煤炭企業(yè)數(shù)據(jù)中心存在的問(wèn)題提供了一條有效的途徑。
論文通過(guò)對(duì)于煤炭企業(yè)數(shù)據(jù)中心所面臨的大數(shù)據(jù)處理難題的研究和分析,首先建立了煤炭企業(yè)數(shù)據(jù)共享模型,該模型在Hadoop上建立一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),從源數(shù)據(jù)庫(kù)按照要求抽取的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)集成后存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,通過(guò)向外提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接
3、口,為用戶提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)和數(shù)據(jù)分析的服務(wù)。其次,針對(duì)某煤炭企業(yè)的實(shí)際需求,以該煤炭企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)為例,完成了數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的設(shè)計(jì)。完成了Hadoop平臺(tái)和服務(wù)器端數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)。對(duì)應(yīng)用Sqoop進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取的過(guò)程進(jìn)行了闡述。定義了數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換的要求和方法。詳細(xì)介紹了應(yīng)用的并行FP-Growth算法的算法流程,并設(shè)計(jì)了幾個(gè)簡(jiǎn)單示例應(yīng)用。最后,對(duì)平臺(tái)功能進(jìn)行了力所能及的實(shí)現(xiàn)。依據(jù)設(shè)計(jì)要求,通過(guò)Sqoop將數(shù)據(jù)從源數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取出來(lái),放入Hive
4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。Hive和Eclipse集成,在Eclipse下編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載。應(yīng)用Eclipse調(diào)用Mahout的并行FP-Growth方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,并將結(jié)果保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中。將數(shù)據(jù)處理結(jié)果導(dǎo)入到平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中,并基于Spring架構(gòu),在服務(wù)器端完成了示例應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。
基于Hadoop的煤炭企業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺(tái),利用Hadoop平臺(tái)采用成熟的開(kāi)源的技術(shù),擁有強(qiáng)大的處理能力和高穩(wěn)定性,不僅提高了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的效率,同時(shí)
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