基于Flume、Kafka、Storm、HDFS的航空维修大数据系统

• 作者: 张兴媛 徐海荣 陈闵叶
• 来源期刊: 上海工程技术大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据系统 航空维修 故障预测 实时流处理引擎
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 现代交通工程
• 页码范围: 303-305,311
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.5
• 字数: 2039字
• 语种: 中文

摘要

提出了基于Flume、Kafka、Storm、HDFS等技术的航空维修大数据系统,系统通过对维修大数据的处理,提供故障诊断、故障预测、优化维修方案等功能.该系统采用Flume采集历史数据和接收实时数据,采用Kafka对数据进行分发,采用实时流处理引擎Storm对维修相关数据进行处理,在HDFS上进行数据存储.系统具有分布式、高吞吐量、实时、可扩展等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈闵叶	上海工程技术大学航空运输学院	30	82	5.0	8.0
2	张兴媛	上海工程技术大学航空运输学院	22	83	5.0	8.0
3	徐海荣	上海工程技术大学航空运输学院	17	81	5.0	8.0