【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展和人類社會需求相結(jié)合的產(chǎn)物,目前得到了國家、社會和企業(yè)等層面的重視,所以,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。物聯(lián)網(wǎng)接入平臺是數(shù)據(jù)相互連接的關(guān)鍵,能夠長期整合上下游關(guān)鍵資源,具有承上啟下的作用,在整個物聯(lián)網(wǎng)體系中占據(jù)主要地位。所以如何開發(fā)一個通用的物聯(lián)網(wǎng)接入平臺成為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的研究熱點。本文設(shè)計了物聯(lián)網(wǎng)接入平臺Smart City,然后通過對接實驗室項目智慧城市物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺來驗證接入平臺的實用性與可行性。針對Smart City用到的關(guān)鍵技術(shù)——數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、并發(fā)訪問技術(shù)、開放API進行研究,進行的工作如下:(1)Smart City設(shè)計并實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)平臺數(shù)據(jù)存儲用到的數(shù)據(jù)庫。由于大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)出數(shù)據(jù)是海量的,輕型數(shù)據(jù)庫無法滿足海量數(shù)據(jù)存儲,于是提出了基于C4.5決策樹算法構(gòu)建的NC4.5決策樹模型,再根據(jù)業(yè)務(wù)需求,構(gòu)建了NHBase數(shù)據(jù)庫。(2)Smart City設(shè)計并實現(xiàn)了提高物聯(lián)網(wǎng)平臺的并發(fā)訪問量大的框架。針對大量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備同時訪問物聯(lián)網(wǎng)平臺而導(dǎo)致的響應(yīng)效率慢、實時性差等問題,提出基于Flume+Kafka+Storm+HBase的整合框架。(3)Smart City設(shè)計并實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)接入平臺的開放API。Smart City中提供的微服務(wù)都采用REST架構(gòu)風(fēng)格設(shè)計了對接API,一方面提高平臺的安全性,另一方面減少二次開發(fā)人員的使用難度。(4)Smart City設(shè)計并實現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺——智慧城市。通過Smart City接入平臺對接智慧城市物聯(lián)網(wǎng)平臺,可以使智慧城市物聯(lián)網(wǎng)平臺快速投入使用。針對智慧城市應(yīng)用平臺使用設(shè)備的數(shù)據(jù)特點,制定了一套適用于平臺與設(shè)備的消息傳輸格式定義。實踐表明:本文提出的NHBase數(shù)據(jù)庫,在數(shù)據(jù)寫入和讀取方面的性能很好,完全可解決物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備海量數(shù)據(jù)存儲問題;提出的Flume+Kafka+Storm+HBase大數(shù)據(jù)框架,解決了大量設(shè)備的高并發(fā)訪問問題;設(shè)計的開放API,可以讓使用者在Smart City的基礎(chǔ)上進行平臺和服務(wù)的擴展;通過對接的智慧城市應(yīng)用平臺,驗證接入平臺對應(yīng)用平臺開發(fā)的簡便性。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.44;TN929.5
【圖文】：

念介紹述指通過射頻識別（RFID）技術(shù)、無線數(shù)據(jù)通信技術(shù)，時采集數(shù)據(jù)，從而達到對物體的智能控制。其核心就息交互，基本特征可簡要概括為全面感知、可靠傳達括物聯(lián)網(wǎng)感知層、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)層、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層[5]，層，主要負責(zé)信息的采集，涉及到的技術(shù)有傳感器的作用是利用局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)對采集的數(shù)據(jù)和下發(fā)層是物聯(lián)網(wǎng)與用戶之間的接口，提供了基于物聯(lián)網(wǎng)的智能管理。

圖 2.2 Flume 的 Agent 架構(gòu)圖知，F(xiàn)lume NG 的一個 Agent 由 Source，Channel 和 ce 是 Flume 的數(shù)據(jù)來源，F(xiàn)lume 支持多種數(shù)據(jù)來源lume 是基于 pipeline 的模式，Channel 的存在豐富了時，Channel 也是 Source 和 Sink 的緩沖，確保數(shù)據(jù)e 的數(shù)據(jù)發(fā)送池，主要負責(zé)數(shù)據(jù)的發(fā)送，從 Channel 接的數(shù)據(jù)接收方。率的數(shù)據(jù)采集就要協(xié)調(diào)好這三個組件的運行。本課題一個配置文件，從而確保 Flume 的 3 個組件的正確

內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文torm 概述Storm[18]。是一個分布式的、高容錯的基于數(shù)據(jù)流的實時處理系統(tǒng)，能量的數(shù)據(jù)流。Storm 在容錯性和水平擴展性方面有良好表現(xiàn)，并且每個確保得到處理，處理速度也很快。Storm 在實時分析，在線機器學(xué)習(xí)和PC 中用到的比較多。Storm 共有兩層體系結(jié)構(gòu)，第一層采用 master/slave 架構(gòu)，第二層為 D理器。第一層資源管理器主要負責(zé)管理集群資源、響應(yīng)和調(diào)度用戶任務(wù)流式處理器則實際執(zhí)行用戶任務(wù)[19]。Storm 的集群資源管理器采用 master/slave 架構(gòu)，分為主控制節(jié)點和從圖如圖 2.3 示。

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6 鄭t

本文編號：2792487