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摘要:
本文利用流式数据处理框架探索了一种新的基于运营商实时大数据业务系统构建模式.首先,在充分研究了业内实时流式处理技术的发展以及运营商本身实时数据源的特点之后,确定以Flume作为实时采集和分流组件,Kafka作为缓存和多模块通信组件,以Spark Streaming的分布式结构作为数据ETL集群;然后,利用该系统进行了重点区域的人流实时监控的业务,在实施过程中为了提供毫秒级的数据结果流查询能力,采用了Redis组件提供基于内存的Key-Value引擎;最终,通过流式数据处理效率的对比和实时监控的人流效果,我们验证了了这种新的技术架构针对运营商CS域和PS域数据实时处理需求的可行性,结果表明,新的实时业务架构能更加有效的提高从实时采集到业务触发的运行效率,并且为公安部门在重大节假日的区域级人流监控、预警和疏导提供了技术保障.
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文献信息
篇名 基于通信运营商数据的大数据实时流处理系统
来源期刊 中国新通信 学科
关键词 大数据 流处理 简单事件处理引擎(PME) Flume Kafka
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 新技术
研究方向 页码范围 100-103
页数 4页 分类号
字数 5569字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱奕健 中国联合网络通信有限公司上海市分公司 6 28 3.0 5.0
2 张正卿 中国联合网络通信有限公司上海市分公司 4 18 3.0 4.0
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中国新通信
半月刊
1673-4866
11-5402/TN
大16开
北京市朝阳去北土城西路16号友城大厦231室
2-76
1999
chi
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