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智慧疫木管理云平臺(tái)的研究與開發(fā)

發(fā)布時(shí)間:2020-07-24 12:40
【摘要】:疫木資源管理是合理開發(fā)林業(yè)資源的基礎(chǔ)。為了系統(tǒng)、高效地管理青島市林業(yè)資源數(shù)據(jù),記錄疫病樹木情況,本文建立了一個(gè)智慧疫木管理云平臺(tái)。該平臺(tái)基于RFID(Radio Frequency Identification)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記,然后將采集到的林業(yè)數(shù)據(jù)制作成各種可視化圖表,為疫木資源管理提供科學(xué)、方便的輔助決策;同時(shí)可以提供工作人員的工作量和工作記錄的統(tǒng)計(jì),以及研發(fā)后臺(tái)部門權(quán)限管理系統(tǒng),全方位為公司內(nèi)部的管理提供數(shù)據(jù)化、可視化平臺(tái)支持。并基于存儲(chǔ)業(yè)務(wù)需求,針對(duì)性建立了一種存儲(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),制作了一個(gè)附加的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)檢索系統(tǒng),用于存儲(chǔ)多樣化的林業(yè)數(shù)據(jù),并對(duì)采集到的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算處理。此外,引入了后期微服務(wù)擴(kuò)展搭建平臺(tái)中的主要模塊,全方位地完善本平臺(tái)功能。最后對(duì)平臺(tái)進(jìn)行了整體功能流程測(cè)試。本疫木管理云平臺(tái)是一個(gè)已成功運(yùn)行的線上項(xiàng)目,主要解決了疫木數(shù)據(jù)采集、疫木可視化管理,以及疫木數(shù)據(jù)處理三大問題。本文的工作主要為以下幾個(gè)方面:(1)根據(jù)需求對(duì)云平臺(tái)進(jìn)行單體應(yīng)用的研發(fā)。移動(dòng)端接口采用SpringBoot框架開發(fā),后臺(tái)管理采用SpringMVC框架結(jié)合MyBaits數(shù)據(jù)交互方式,同時(shí)配合JSP(Java Server Pages)進(jìn)行前端頁面展示,并將研發(fā)后的應(yīng)用進(jìn)行部署測(cè)試。(2)對(duì)云平臺(tái)所需的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行研發(fā)。設(shè)計(jì)一種自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Bucket用于提高檢索效率,并采用HBase數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合SpringBoot框架進(jìn)行存儲(chǔ)系統(tǒng)的研發(fā);之后對(duì)所設(shè)計(jì)的日志文件,采用Flume工具進(jìn)行采集,Kafka平臺(tái)作為消息中間件,整合SparkStreaming計(jì)算框架進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗入庫(kù)等處理,并將其進(jìn)行線上環(huán)境搭建及部署測(cè)試。(3)基于SpringCloud技術(shù)將單體應(yīng)用進(jìn)行微服務(wù)擴(kuò)展。主要研究Eureka注冊(cè)服務(wù)、Hystrix熔斷機(jī)制、網(wǎng)關(guān)服務(wù)、統(tǒng)一配置服務(wù),最后,采用Docker引擎對(duì)服務(wù)進(jìn)行容器化思路設(shè)計(jì)。綜上,整個(gè)智慧疫木管理云平臺(tái)結(jié)合當(dāng)下的實(shí)際業(yè)務(wù)需求,與時(shí)俱進(jìn)地采用了Web應(yīng)用技術(shù),大數(shù)據(jù)處理技術(shù),微服務(wù)技術(shù)等主流互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對(duì)平臺(tái)進(jìn)行高效且可拓展性的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn),最終以滿足林業(yè)管理的相關(guān)需求。
【學(xué)位授予單位】:青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:S757;TP311.52
【圖文】:

疫木,嶗山區(qū),緒論,疫病


第一章 緒論第一章 緒論1 研究背景當(dāng)下,林業(yè)資源管理已經(jīng)愈發(fā)趨向科技綜合化管理模式,從目前國(guó)內(nèi)通用布架構(gòu)觀察,數(shù)字化繪圖,網(wǎng)絡(luò)化管理以及自動(dòng)化航測(cè)配合地理信息系統(tǒng)等為常用的主流方式[1]。這些方式各自有著自身的應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)勢(shì),主要用于的林木檢測(cè)。青島目前林業(yè)分布是密集度高,分布擴(kuò)散,對(duì)于疫病樹木無法確記錄,和實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)監(jiān)督,更無法針對(duì)市內(nèi)疫病樹木進(jìn)行數(shù)據(jù)化管理。目前內(nèi)的常用的疫木記錄手段是紅緞綁系,如圖 1.1 所示:

結(jié)構(gòu)圖,內(nèi)部結(jié)構(gòu),緩存數(shù)據(jù)庫(kù)


讀性和可維護(hù)性較強(qiáng)。以 MySQL 作為整個(gè)平臺(tái)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本數(shù)據(jù)庫(kù),基本本平臺(tái)設(shè)計(jì)的業(yè)務(wù)需求。2)Redis 緩存數(shù)據(jù)庫(kù)Redis 是一個(gè)常用的非關(guān)系型存儲(chǔ)系統(tǒng)[16]。支持字符串,列表,范圍查詢及有表等多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。內(nèi)置有 RDB(Redis Data Base)和 AOF(Append Only File)兩志持久化方式,其哨兵機(jī)制可以用于建立高可用性的集群[17]。Redis 擁有數(shù)據(jù)持久化和主從復(fù)制這兩個(gè)特性,且支持多種不用與客戶端交互雜操作[18]。由于不需要與數(shù)據(jù)庫(kù)做真實(shí)交互,節(jié)省了 I/O(Input/Out)交互次數(shù),操作基本上和純 HTTP(HyperText Transfer Protocol)訪問方式速度一樣快,所dis 在業(yè)務(wù)需要進(jìn)行更多的操作時(shí)起很大的作用,且本次平臺(tái)設(shè)計(jì)每秒處理請(qǐng)求數(shù)都不會(huì)成為瓶頸,將選擇其為緩存數(shù)據(jù)庫(kù)。3)HBase 數(shù)據(jù)庫(kù)HBase 數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)面向列的分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng),適合非結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)[19]。另外,HBase 支持 PB 級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)大小,數(shù)據(jù)類型為 Bytes 類型,每秒量達(dá)百萬查詢。其結(jié)構(gòu)圖如圖 2.1 所示:

運(yùn)行原理


是擔(dān)心內(nèi)存中數(shù)據(jù)不穩(wěn)定,保證高可用。HBase 使用場(chǎng)景,瞬間寫入量很大,常用數(shù)據(jù)庫(kù)不好支撐或需要很高成本支撐的場(chǎng)景,數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)久保存,且量會(huì)持久增長(zhǎng)到比較大的場(chǎng)景。HBase 的優(yōu)點(diǎn)有,可以很好地支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),且基于 HDFS 系統(tǒng)保證數(shù)據(jù)可靠性,其吞吐量非常高,足夠支撐業(yè)務(wù),且基于 Hadoop 集群,不需要重新維護(hù)其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。但 HBase 不足之處在于,HBase 對(duì)小文件支持很好,但是大文件無法滿足,因?yàn)?HBase 會(huì)發(fā)生合并和分裂操作[20],文件存儲(chǔ)會(huì)較頻繁的觸發(fā)此類耗時(shí)操作。另外,HBase 不適合復(fù)雜的檢索操作,功能上可能有限制。2.2 服務(wù)器端技術(shù)(1)Spring 技術(shù)Spring 是一種具有豐富功能的 Java 框架,包含多種便捷開發(fā)插件,可謂 Java 領(lǐng)域中的生態(tài)家族[21]。Spring MVC 是 Spring 家族中重要且歲月較長(zhǎng)的一種基于 WebMVC 設(shè)計(jì)模式的 Web 框架,其具有請(qǐng)求驅(qū)動(dòng)類型,并且是輕量級(jí)的,可整合多種其他資源[22]。其運(yùn)行原理如圖 2.2 所示:

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