基于Storm的工业流水线实时分析系统设计与实现

• 作者: 肖楚乔 陈志云
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 工业大数据 Storm Kafka
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 2926字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.11.009

摘要

随着全球云计算、大数据、物联网和人工智能等技术在工业领域的兴起,数据成为了工业4.0时代的核心驱动力.为了弥补Hadoop分布式系统在实时工业数据处理中显现的不足,提出基于Storm的工业流水线实时分析系统.该系统通过嵌入SDK实时采集终端数据,利用Nginx服务器将数据转换成日志文件,并采用分布式消息系统Kafka缓存,消息流入Storm进行分析处理后,将结果存入HBase中.最后从系统的保障性,并行性和实时性等方面进行分析,表明该系统非常可靠地将各个终端收集到的工业数据实时转换成有价值的信息输出,方便数据资源的汇总与优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志云	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	26	219	7.0	14.0
2	肖楚乔	华东师范大学计算机科学与软件工程学院	1	4	1.0	1.0