朱衣河水質(zhì)信息可視化平臺的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、在水質(zhì)監(jiān)測過程中，以數(shù)字形式表示的龐大的水質(zhì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出抽象性以及復(fù)雜性等特點。這些特征使得工作人員難以直觀、高效地監(jiān)測以及分析數(shù)據(jù)。對水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，可以將抽象的數(shù)據(jù)以圖像等形式展現(xiàn)，有利于監(jiān)測和分析水質(zhì)狀況。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加，傳統(tǒng)開發(fā)模式的計算效率在短時間內(nèi)無法滿足計算任務(wù)的基本需求。因此，需要采用大規(guī)模的計算模式來提高可視化的效率。而云計算在海量數(shù)據(jù)的存儲、提取和分析方面具有強(qiáng)大的優(yōu)勢和能力。因此利用云計算以及可視化技

2、術(shù)，可以高效地幫助工作人員尋找和分析隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律，為水質(zhì)監(jiān)測提供高效便捷的信息平臺。
　　本文使用云計算開源編程框架Hadoop以及HBase分布式數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了三峽水庫奉節(jié)縣朱衣河區(qū)域水質(zhì)數(shù)據(jù)的存儲與處理。然后利用Google Maps提供的熱圖可視化功能將處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示，主要工作如下:
　　對水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲及處理。首先，在充分了解Hadoop工作原理以及安裝步驟之后，搭建Hadoop實驗環(huán)境。然后，根據(jù)

3、HBase原理以及水質(zhì)數(shù)據(jù)的特征，合理地設(shè)計數(shù)據(jù)表，并將水質(zhì)數(shù)據(jù)全部遷移到HBase數(shù)據(jù)庫中。最后，利用MapReduce計算框架實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的讀取及處理。本文在實現(xiàn)了基于Hadoop的可視化平臺之后，進(jìn)行了性能測試與分析。分別記錄了傳統(tǒng)開發(fā)模式下與Hadoop環(huán)境下的數(shù)據(jù)處理時間，并進(jìn)行對比。通過實驗證明，Hadoop編程框架以及HBase數(shù)據(jù)庫對海量數(shù)據(jù)的存儲與處理有著比傳統(tǒng)開發(fā)模式更高效的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)量越大，優(yōu)勢越明顯。
　　實