电力大数据解决方案说明书.docx

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1、电力大数据项目解决方案说明书XX科技股份有限公司编制目录一、项目存在问题及需解决问题41 .存在问题42 .需解决问题5二、解决方案61 .解决方案总体架构62 .核心技术7(1) Hadoop7(2) SpringMVC7(3) MyBatis8(4) Echarts8(5) MySQ1.8(6) Hive8(7) HBASE9(8) Zookeeper9(9) F1.ume9三、开发范围101 .数据生产102 .数据采集/消费103 .数据分析114 .数据展示12一、项目存在问题及需解决问题1.存在问题(D数据采集与传输问题。能源的生产、传输、消耗过程的数据呈爆炸性增长趋势，势必给数据

2、传输、存储和分析带来挑战，同时，冗余的数据在一定程度上影响了系统的性能，因此，需要确保对有效数据可靠采集。能源互联网中，电网在传输效率等方面具有无法比拟的优势将来仍然是能源互联网中的“主干网”，能源互联网的数据传输需要依托电力通信网络作为主要工具。(2)数据融合问题。各业务部门的信息化系统由不同研发团队、围绕不同应用需求设计开发，采集的各类数据存在种类交叉、数据冗余数据不一致、采集频率和存储频率差异性大、数据格式不统一等问题；同时，由于电力行业缺乏行业层面的数据模型定义与主数据管理，存在较为严重的数据壁垒，业务链条间尚未实现充分的数据共享，这为数据融合带来了很大的技术挑战。(3)数据质量问题。

3、数据在体量上越来越大，但信息缺乏、数据质量低、防御脆弱、基础不牢、共享不畅等瓶颈依然存在。目前，电力领域数据可获取的颗粒程度，以及数据获取的及时性、完整性、一致性和数据源的唯一性、及时性、准确性有待提升，且缺乏完整的数据管控策略和组织管理流程。(4)数据识别和挖掘问题。相对于其他行业而言，电力行业的大数据资源更为丰富，对于海量数据处理难度更大。电力大数据应用是一项跨学科、跨专业的复杂性技术，现在的研究方式主要是基于团队的试验性研究方法，没有系统方法论的指导。(5)数据隐私和信息安全问题。大数据由于涉及众多用户的隐私，对信息安全提出了更高的要求。电力行业各单位防护体系建设不平衡,信息安全水平不一

4、致，安全性有待提高。需引入新的防护措施，提升安全传输、安全存储的防护水平，安全防护手段和关键防护措施需要进步加强。2.需解决问题 数据采集与传输问题 数据融合问题 数据质量问题 数据识别和挖掘问题 数据隐私和信息安全问题二、解决方案1 .解决方案总体架构图1电力大数据解决方案总体架构HBaSe是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于FayChang所撰写的GOOgIe论文Bigtab1.e：一个结构化数据的分布式存储系统就像BigtabIe利用了GOogIe文件系统(Fi1.eSystem)所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtab1.e的能力HB

5、ase是,pache的HadOoP项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBaSe基于列的而不是基于行的模式。系统采用面向对象的软件设计方法，把整个系统看作是多个离散对象的组合。系统设计时，首先把业务流程分解成功能模块及其业务实体对象，然后根据业务流程分析对于这些业务实体对象的操作方法,形成业务处理对象，最后把各个功能模块关联起来，形成系统。软件设计是一个将需求转变为软件的过程，系统通过逐步求精使得设计陈述逐渐接近于源代码。系统程序采用MVC的设计思想，将展现逻辑、控制逻辑、业务处理逻辑分离。系统采用参数化的设计思想，定义和管理系

6、统的实体及配置，调整实体以适应外部变化。系统采用J2EE技术保证程序逻辑实现的平台无关性，并便于安装部署。系统采用AJAX技术，提高客户操作的交互性，保证实际使用的易用性。系统采用echarts可视化框架实现数据展示。2 .核心技术(1) HadoOPHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。(2) SpringMVCSPringMVC:属于SpringErameWork的后续产品，已经融合在SpringWebFIoW里面。Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC

7、模块。(3) MyBatisMYBatis:是支持普通SQ1.查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatiS消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis使用简单的XM1.或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的PoJOS(P1.ainO1.dJavaObjeCtS,普通的JaVa对象)映射成数据库中的记录。(4) EchartsECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。(5) MySQ1.MySQ1.是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQ1.AB公司开发，属于OraCI

8、e旗下产品。MySQ1.是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQ1.是最好的KDBMS(Re1.ationa1.DatabaseManagementSystem,关系数据库管理系统)应用软件之一。MySQ1.是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQ1.,所使用的SQ1.语言是用于访问数据库的最常用标准化语oMySQ1.软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQ1.作为网站数据库。(6

9、) HiveIIiVe是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQ1.查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQ1.查询功能；可以将SQ1.语句转换为MaPRedUCe任务运行，通过自己的SQ1.查询分析需要的内容，这套SQ1.简称HiveSQ1.,使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQ1.语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更.复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQ1.略有不同，但支持了绝大多数的语句如D

10、D1.、DM1.以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。它还提供了一系列的：具进行数据提取转化加载，用来存储、查询和分析存储在Had。P中的大规模数据集，并支持UDF(User-DefinedFunction),UD.,F(User-DefnesAggregateFunction)和UDTF(User-DefinedTab1.e-GeneratingFunction),也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。(7) HBASEHBase-HadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价P

11、CSerVer上搭建起大规模结构化存储集群。(8) ZkeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是GoogIe的ChUbby一个开源的实现，是HadOoP和HbaSe的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。(9) F1.umeFIUrne是CIOUdera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，F1.umc支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，F1.ume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。三、开发范围1 .数据

12、生产对于该模块的业务，印数据生产过程，一股并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的安全性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。2 .数据采集/消费数据采集模块（消费），在企业中你要清楚流式数据采集框架f1.ume和kafka的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过f1.ume采集到kafka然后供给给hbase消费。f1.ume：CIOUdera公司研发适合下游数据消费者不多的情况：适合数据安全性要求不高的操作：适合与Hadoop

13、生态圈对接的操作。kafka：Iinkedin公司研发适合数据下游消费众多的情况；适合数据安全性要求较高的操作（支持rep1.ication）；因此我们常用的一种模型是：线上数据一f1.ume-kafkaf1.ume（根据情景增删该流程）HDFS线上数据一f1.umekafkaSparkstreaming实时流式处理消费存储模块流程图：图2消费存储旗施流程图3 .数据分析我们的数据已经完整的采集到了HBaSe集群中，这次我们需要对采集到的数据进行分析，统计出我们想要的结果。注意，在分析的过程中，我们不一定会采取一个业务指标对应一个mapreduce-job的方式，如果情景允许，我们会采取一个mapreduce分析多个业务指标的方式来进行任务。分析模块流程图:图3分析模块流程图4 .数据展示数据展示模块流程图:图4数需展示模块流程图