大數(shù)據(jù)技術(shù)衍生出的應(yīng)用為我們的生活不斷地提供著便利,但其在產(chǎn)后訪視方面的應(yīng)用并不活躍。產(chǎn)后訪視指為產(chǎn)婦和新生兒進行健康檢查,指導(dǎo)產(chǎn)婦及其家人正確護理新生兒的活動,旨在提高產(chǎn)婦的情緒管理和自我控制能力。但我國產(chǎn)后訪視工作還存在不足之處:訪視流程較為繁復(fù)、沒有統(tǒng)一的標準、用戶群體較為單一;對于不斷增長的訪視數(shù)據(jù),缺乏靈活的定制分析和挖掘。針對目前產(chǎn)后訪視工作存在的不足,本論文致力于規(guī)范產(chǎn)后訪視的信息采集流程,搭建起一個大數(shù)據(jù)分析平臺和任務(wù)調(diào)度平臺,更好的指導(dǎo)訪視工作的開展。系統(tǒng)借助JakartaEE體系架構(gòu)實現(xiàn)了對于訪視信息的采集;大數(shù)據(jù)分析平臺中的Hadoop負責(zé)數(shù)據(jù)的存儲;Spark計算引擎負責(zé)數(shù)據(jù)的處理與分析。用戶可在任務(wù)調(diào)度平臺中定制離線或?qū)崟r的統(tǒng)計分析任務(wù),遠程觸發(fā)執(zhí)行Spark的業(yè)務(wù)分析代碼。其中采用Spark技術(shù)棧中的SparkStreaming負責(zé)實時流的計算,SparkCore與SparkSQL協(xié)作完成對于離線訪視數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,對于訪視數(shù)據(jù)的挖掘采用SparkMLlib進行。分析和計算結(jié)果存儲于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或Redis中,最后通過可視化控件對其進行渲染和多維度展現(xiàn),為統(tǒng)計分析人員帶來了便利。論文采用決策樹分類模型對訪視數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,得到產(chǎn)婦月子期間心理狀態(tài)的預(yù)測樹,極大方便了訪視計劃的制定。實現(xiàn)了分布式集群中NameNode節(jié)點的失效備援,降低了集群崩潰的風(fēng)險;研究了容易影響系統(tǒng)性能的配置項、算子、數(shù)據(jù)傾斜等問題并給出優(yōu)化措施。論文對訪視信息采集以及Spark任務(wù)分析系統(tǒng)的功能進行了白盒測試和黑盒測試,通過壓力測試對Spark統(tǒng)計分析任務(wù)的并發(fā)性能進行了檢驗;在不同分類模型下對心里狀態(tài)數(shù)據(jù)集進行了訓(xùn)練,得出了最優(yōu)的產(chǎn)婦月子期間心理狀態(tài)預(yù)測模型,并對準確率進行了對比分析,截至目前,產(chǎn)后訪視信息采集子系統(tǒng)已服務(wù)于成都市天府新區(qū),為訪視工作提供了很大的便利。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的傳輸與處理流程也為后續(xù)訪視系統(tǒng)與推薦系統(tǒng)的結(jié)合提供了理論基礎(chǔ)和技術(shù)可能,對產(chǎn)后訪視的后續(xù)發(fā)展有著深遠意義。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.13;TH77
【部分圖文】：

Broker 指代組成 Kafka 集群中的服務(wù)器節(jié)點；Producer 是消息的發(fā)布者，它能發(fā)布消息到 Topics 進程上[20]；Consumer：消息的接收者，它是可以從 Topics 接消息的進程；Topic 指的是消息隊列，一個 Topic 是被分割成多個 Partition 并分式的存儲在不同的 Broker 上的。Kafka 主要采用 Zookeeper 來協(xié)助其管理集群,ZooKeeper 可以管理和協(xié)調(diào)afka 集群的 Brokers，某個 Broker 的刪除或者加入都是由 Zookeeper 來協(xié)助通知他節(jié)點的。此外，Zookeeper 還可以保存生產(chǎn)者和消費者的狀態(tài)信息。對于產(chǎn)后訪視的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集和移動依賴于 Flume。它是一個分布式、可靠高可用的服務(wù)，可以有效地收集、聚合和移動大量的日志數(shù)據(jù)[21]。它主要由三個分構(gòu)成，分別是 Source 源、Sink 接收端、Channel 通道。在 Flume 中，外部輸入為 Source 源，系統(tǒng)的輸出成為 Sink 接收端，Channel 通道把 source 和 Sink 鏈接一起，以上這些運行在 Flume 的一個稱為 Agent 代理的守護進程中。Event 事件 Flume 最基本的傳輸單元，包括零個或多個 Event 頭和一個 Event 體系，其從服器產(chǎn)生，經(jīng)由 Source，Channel，Sink，最終保存到如 HDFS、Avro、HBase 這樣文件系統(tǒng)中。Flume 架構(gòu)圖如圖 2-7 所示。

圖 4-2 ZooKeeper 協(xié)助實現(xiàn) NameNode 主備的時序圖如表 4-2 所示為 HA 失效備援部署，所有節(jié)點需要事先配置好 jdk。當(dāng)為 Active的 NameNode 節(jié)點宕機或者超時響應(yīng)時候，StandBy 節(jié)點由于 fencing 機制會發(fā)送指令殺死原先 Active 的 NameNode 進程，然后由 ZooKeeper 失效備援控制將StandBy 節(jié)點的狀態(tài)變?yōu)?Active。在最短的故障時間內(nèi)為系統(tǒng)提供正常的服務(wù)。若某 DataNode 節(jié)點宕機，會發(fā)送郵件提醒管理員，后續(xù)需要重啟 DataNode 或新增DataNode 節(jié)點。6.搶奪鎖7.創(chuàng)建新的"/NameNode"8.啟動備用節(jié)點9.執(zhí)行腳本10.以StandBy方式啟動

（a） （b）圖 4-4 產(chǎn)婦與新生兒訪視效果圖。（a）訪視記錄維護圖；（b）訪視信息采集圖.3.2 Spark 作業(yè)管理訪視數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析指的是管理員根據(jù)產(chǎn)婦與新生兒的訪視記錄以及普通的點擊流進行的一系列統(tǒng)計分析活動。任務(wù)統(tǒng)計分析子系統(tǒng)不僅需要搭建一備的大數(shù)據(jù)分析平臺供各個 Spark 作業(yè)執(zhí)行，還需要有一個完善的任務(wù)申請、、查看任務(wù)與分析結(jié)果模塊來執(zhí)行 Spark-Submit 命令觸發(fā)執(zhí)行具體業(yè)務(wù)邏輯。關(guān)于任務(wù)申請、觸發(fā)執(zhí)行、查看與分析結(jié)果模塊設(shè)計到的類，我們用采集系務(wù)處理類圖對 AnalysisController、IAnalysisService、AnalysisServiceImplaskInfo 、AnalysisMapper、RequestResult<T>類的屬性、方法以及類之間的關(guān)系了說明。AnalysisController 類負責(zé)與任務(wù)有關(guān)的 URL 請求與分發(fā)處理，其中定義nalysisService 任務(wù)分析處理的接口對象 analysisService；定義了全局任務(wù)
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本文編號：2881466