曾廣移，鞏 宇，李德華，陳澤陽(yáng)，彭大鵬

（1.調(diào)峰調(diào)頻發(fā)電有限公司，廣東 廣州510000；2.北京華科同安監(jiān)控技術(shù)有限公司，北京100043）

1 引言

隨著科技的發(fā)展和管理水平的提高，水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的廣度和深度不斷加強(qiáng)，數(shù)據(jù)量不斷擴(kuò)大。傳統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通常單獨(dú)建設(shè)，針對(duì)單個(gè)領(lǐng)域，解決某類問(wèn)題，互相獨(dú)立，彼此間沒(méi)有關(guān)聯(lián)。隨著數(shù)字化、智能化水電站建設(shè)的推進(jìn)，要求在電站或者集團(tuán)級(jí)成立狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中心，接入并融合各個(gè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的全方位、多維度的監(jiān)測(cè)、分析和評(píng)價(jià)，為生產(chǎn)管理決策提供全面、準(zhǔn)確的技術(shù)支撐。

狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)持續(xù)、高頻地產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)種類多，數(shù)據(jù)量巨大。如何處理好這些數(shù)據(jù)，發(fā)揮其應(yīng)有作用是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通常獨(dú)立存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，由于受存儲(chǔ)條件限制，一般只保存經(jīng)過(guò)加工后的特征數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)沒(méi)有保存，遺漏了隱藏在原始數(shù)據(jù)中的部分信息，且超過(guò)一定時(shí)間的歷史數(shù)據(jù)就會(huì)被丟棄，不能實(shí)現(xiàn)設(shè)備全生命周期的狀態(tài)監(jiān)測(cè)。雖然近年來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展迅速，在金融、醫(yī)療、消費(fèi)等領(lǐng)域均得到了成功應(yīng)用，但是由于水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特殊性，如果照搬其他領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)處理方法很難取得理想的效果。為此，需要全面分析水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特征，根據(jù)數(shù)字化、智能化水電站建設(shè)對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的要求，結(jié)合當(dāng)下成熟的大數(shù)據(jù)技術(shù)，設(shè)計(jì)適合的水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)處理方案。

2 水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)一般具有“3 V”特征，即規(guī)模大Volume、類型多Variety和價(jià)值密度低Value。水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)點(diǎn)多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生頻度高，類型眾多，具有典型的大數(shù)據(jù)特征，是名副其實(shí)的大數(shù)據(jù)，同時(shí)又超越了普適的大數(shù)據(jù)概念，具有其他行業(yè)所無(wú)法比擬的體量及內(nèi)涵。

（1）規(guī)模大：水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)點(diǎn)眾多（單個(gè)電站的測(cè)點(diǎn)以數(shù)萬(wàn)計(jì)），數(shù)據(jù)產(chǎn)生頻率高（通常為秒級(jí)甚至毫秒級(jí)），且為全天候不間斷采集，數(shù)據(jù)量巨大。

（2）類型多：水電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源廣，數(shù)據(jù)類型復(fù)雜，既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也有半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（3）價(jià)值密度低：這個(gè)特點(diǎn)在水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中體現(xiàn)得尤為明顯，大量的數(shù)據(jù)為設(shè)備正常運(yùn)行的狀態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)分析和評(píng)價(jià)設(shè)備狀態(tài)意義不大，少部分反映設(shè)備狀態(tài)變化的特征數(shù)據(jù)則隱藏在大數(shù)據(jù)中。

水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的這些特征，給數(shù)據(jù)的接入、傳輸、處理、存儲(chǔ)和應(yīng)用均帶來(lái)了挑戰(zhàn)，需要制定合適的策略來(lái)管理這些數(shù)據(jù)，才能最大限度地發(fā)揮其作用。

3 數(shù)據(jù)接入及遠(yuǎn)程傳輸技術(shù)

在大數(shù)據(jù)背景下，需要構(gòu)建狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中心，接入各個(gè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生頻率高、數(shù)據(jù)量大、類型多，需要系統(tǒng)具有極高的吞吐量、實(shí)時(shí)處理能力及可靠性，才能確保對(duì)每一條信息都進(jìn)行處理，并無(wú)一遺漏地保存下來(lái)。傳統(tǒng)的處理方式是把數(shù)據(jù)直接寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)，由于前端數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度有可能高于后端數(shù)據(jù)處理的速度，這種方式會(huì)造成部分?jǐn)?shù)據(jù)遺漏，從而降低數(shù)據(jù)分析結(jié)論的真實(shí)性和可靠性。

基于消息隊(duì)列（如Kafka，ActiveQM等）的數(shù)據(jù)接入方案可以解決上述問(wèn)題。該方案將數(shù)據(jù)首先寫(xiě)入消息隊(duì)列，再由數(shù)據(jù)管理程序存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。消息隊(duì)列具有緩存機(jī)制，已經(jīng)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)的消息會(huì)被清除，尚未寫(xiě)入的數(shù)據(jù)緩存在消息隊(duì)列中。采用這種機(jī)制，在進(jìn)行海量設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理時(shí)，可以解決前端監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快，而實(shí)時(shí)處理速度跟不上，導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失的問(wèn)題。同時(shí)，引入消息隊(duì)列之后，后端處理速度就不會(huì)影響前端監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的接入，解除數(shù)據(jù)接入和數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的耦合，系統(tǒng)各組件異步運(yùn)行，增加系統(tǒng)可靠性。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)遠(yuǎn)距離傳輸時(shí)，可以利用消息隊(duì)列機(jī)制控制數(shù)據(jù)的傳輸。在某些情況下，狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)會(huì)突然產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)（如故障發(fā)生時(shí)的快速錄波數(shù)據(jù)），由于傳輸帶寬有限，如果這些數(shù)據(jù)不加處理就直接進(jìn)行傳輸，有可能因?yàn)樗查g數(shù)據(jù)傳輸量過(guò)大而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)癱瘓。采用消息隊(duì)列機(jī)制，數(shù)據(jù)管理程序可以根據(jù)帶寬的情況，控制每次數(shù)據(jù)傳輸量，未被傳輸?shù)臄?shù)據(jù)被暫存在消息隊(duì)列中，在帶寬空閑時(shí)再傳輸。這樣的處理方式，當(dāng)數(shù)據(jù)以井噴的方式產(chǎn)生時(shí)，仍然可以確保數(shù)據(jù)能夠穩(wěn)定、完整地進(jìn)行傳輸。

圖1 基于消息隊(duì)列的數(shù)據(jù)接入技術(shù)

4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略

在大數(shù)據(jù)背景下，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)策略不僅要能讓數(shù)據(jù)完整地“存起來(lái)”，更要能讓數(shù)據(jù)“用起來(lái)，用得好”。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)如此發(fā)達(dá)的今天，將數(shù)據(jù)完整保存起來(lái)已經(jīng)不是難事，但是“存起來(lái)”不等于能“用起來(lái)，用得好”。大量存儲(chǔ)下來(lái)的數(shù)據(jù)不能用，或者不好用，這些數(shù)據(jù)就是毫無(wú)價(jià)值的垃圾數(shù)據(jù)，反而會(huì)成為生產(chǎn)管理工作的負(fù)擔(dān)。因此，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略的制定，既要確保數(shù)據(jù)能夠全面、完整地保存，同時(shí)也要考慮各種應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)的需求，能對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)做出快速的反應(yīng)。

傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通常采用企業(yè)級(jí)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量小，存儲(chǔ)間隔長(zhǎng)（通常是分鐘級(jí)以上），一般只存儲(chǔ)重要的特征數(shù)據(jù)，且經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，歷史數(shù)據(jù)通常會(huì)被丟棄。這種存儲(chǔ)方式會(huì)造成大量的信息遺漏，不能實(shí)現(xiàn)設(shè)備全生命周期的分析及評(píng)價(jià)。因此，需要根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，結(jié)合各種數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)缺點(diǎn)，以及當(dāng)前方興未艾的大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建一套更為合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系。

4.1 各種數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)缺點(diǎn)分析

（1）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)構(gòu)建關(guān)系模型來(lái)組織并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，由二維表格及其相互關(guān)系組成，主要用于存儲(chǔ)穩(wěn)定、永久的數(shù)據(jù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建了數(shù)據(jù)（測(cè)點(diǎn)）之間的關(guān)系，數(shù)據(jù)存取的同時(shí)也存取了它們之間的關(guān)系，便于人們理解和應(yīng)用；同時(shí)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供了標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢，便于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問(wèn)。其缺點(diǎn)是在海量存儲(chǔ)的情況下，數(shù)據(jù)存取速度慢。另外，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)表的存儲(chǔ)維度有限，不適用于有大量測(cè)點(diǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景。

（2）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)是采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)模型建立起來(lái)的數(shù)據(jù)庫(kù)，用于處理不斷更新、快速變化的數(shù)據(jù)，主要應(yīng)用于工業(yè)監(jiān)控領(lǐng)域，如電力、石化、鋼鐵等工業(yè)領(lǐng)域的監(jiān)控。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)是存取快速，每秒的存取速度可達(dá)100萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；同時(shí)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)具有在線壓縮機(jī)制，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行壓縮存儲(chǔ)，最大限度降低磁盤(pán)占用空間；此外，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)是高維數(shù)據(jù)庫(kù)，可以支持10萬(wàn)個(gè)以上測(cè)點(diǎn)的存儲(chǔ)。這些優(yōu)點(diǎn)，使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)非常適用來(lái)存儲(chǔ)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。但是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)采用的是“＜時(shí)間+數(shù)值＞”的列存儲(chǔ)機(jī)制，無(wú)法存儲(chǔ)橫向測(cè)點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系，因此無(wú)法像關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)那樣通過(guò)邏輯關(guān)系來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行條件查詢。這個(gè)缺點(diǎn)極大地限制了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用。

（3）內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)：內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)利用內(nèi)存的讀寫(xiě)速度比磁盤(pán)快的特點(diǎn)，將數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中直接進(jìn)行操作。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)可模仿關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)建立表結(jié)構(gòu)和索引，以便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。相比從磁盤(pán)上訪問(wèn)，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)能夠極大地提高數(shù)據(jù)的存取速度。但是由于內(nèi)存空間有限，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量受到限制；另外，在機(jī)器關(guān)機(jī)后，內(nèi)存中的數(shù)據(jù)將不復(fù)存在。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，使得其適用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，用于實(shí)時(shí)顯示、快速計(jì)算、預(yù)警報(bào)警等低延時(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景。

（4）文檔數(shù)據(jù)庫(kù)：文檔數(shù)據(jù)庫(kù)以文檔作為處理信息的基本單位，一個(gè)文檔相當(dāng)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的一條記錄。文檔數(shù)據(jù)庫(kù)適用于存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如報(bào)告、圖像、音頻、視頻等。

4.2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略

在大數(shù)據(jù)背景下，使用單一數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)對(duì)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理及存儲(chǔ)很難取得理想效果。單一數(shù)據(jù)庫(kù)，比如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，均可滿足將數(shù)據(jù)“存起來(lái)”這個(gè)要求，但是要滿足各種應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)各個(gè)應(yīng)用軟件的數(shù)據(jù)需求做出快速反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)“用得好”這個(gè)目標(biāo)卻并非易事。為此，可以聯(lián)合多種數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)群來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，互相取長(zhǎng)補(bǔ)短，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)既“存起來(lái)”，又“用得好”這兩個(gè)目標(biāo)。

如圖2所示，在多種數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合存儲(chǔ)的方案中，系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)特征、作用以及各種應(yīng)用的數(shù)據(jù)需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)狀態(tài)監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)速度快、高效壓縮的優(yōu)勢(shì)，將全部數(shù)據(jù)（包括特征數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)）進(jìn)行存儲(chǔ)，保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的完整性；關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果、評(píng)價(jià)及診斷結(jié)論等，能夠在保存數(shù)據(jù)的同時(shí)保存它們之間的邏輯關(guān)系，便于后續(xù)的查詢及應(yīng)用；內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)用于緩存一定時(shí)間的數(shù)據(jù)，把部分常用的數(shù)據(jù)載入內(nèi)存庫(kù)中，可以充分發(fā)揮內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)存取快速的特點(diǎn)，為應(yīng)用提供快速的數(shù)據(jù)訪問(wèn)功能；文件數(shù)據(jù)庫(kù)則專門(mén)用于存儲(chǔ)報(bào)表、圖片、視頻、音頻等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

5 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量巨大，但價(jià)值密度低，如何將有價(jià)值的信息從數(shù)據(jù)的汪洋大海中挖掘出來(lái)是一個(gè)難題。一個(gè)普遍的認(rèn)識(shí)誤區(qū)是：當(dāng)把全部的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)起來(lái)后，便可以實(shí)現(xiàn)任何想要功能。但是，如果數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)處理就進(jìn)行存儲(chǔ)，或者存儲(chǔ)后沒(méi)有再進(jìn)行加工，直接對(duì)巨量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和檢索，系統(tǒng)的反應(yīng)會(huì)極其緩慢，再好的應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)也不能解決這個(gè)問(wèn)題。因此，采用合適的計(jì)算框架，對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取有價(jià)值的信息，將大數(shù)據(jù)由“大”變“小”，是狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)“用得好”的關(guān)鍵所在。

圖2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略

狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)的預(yù)處理可以從以下3個(gè)方面進(jìn)行（圖 3）：

圖3 數(shù)據(jù)預(yù)處理架構(gòu)

（1）流式計(jì)算：利用分布式流式計(jì)算框架（如Storm等），對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)傳送過(guò)來(lái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、計(jì)算，得出計(jì)算結(jié)果。流式計(jì)算要求事先設(shè)計(jì)好數(shù)據(jù)的處理流程節(jié)點(diǎn)，當(dāng)有新數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)按照既定流程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。流式計(jì)算適用于對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單運(yùn)算和分析，如閾值報(bào)警判斷，實(shí)時(shí)狀態(tài)評(píng)估、模式識(shí)別等。

（2）內(nèi)存計(jì)算：利用分布式內(nèi)存計(jì)算框架（如Spark等），對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、計(jì)算，得出結(jié)果。由于是基于內(nèi)存進(jìn)行計(jì)算，數(shù)據(jù)及中間結(jié)果都放在內(nèi)存中，減少了磁盤(pán)的I/O操作，因此，內(nèi)存計(jì)算比起基于磁盤(pán)的計(jì)算具有明顯的速度優(yōu)勢(shì)。內(nèi)存計(jì)算適用于需要快速計(jì)算和復(fù)雜迭代的應(yīng)用場(chǎng)景（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算）等。在運(yùn)算前，需要將計(jì)算用到的歷史數(shù)據(jù)從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中載入，再在內(nèi)存中進(jìn)行運(yùn)算。平時(shí)也可將部分常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到內(nèi)存中，以提高系統(tǒng)的反應(yīng)速度。

（3）磁盤(pán)計(jì)算：磁盤(pán)計(jì)算的數(shù)據(jù)及其中間結(jié)果均存入磁盤(pán)（如Map/Reduce等），由于是基于磁盤(pán)I/O操作的運(yùn)算，其運(yùn)算效率較低。硬盤(pán)計(jì)算適用于數(shù)據(jù)量大，運(yùn)算時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)運(yùn)算效率要求不高的應(yīng)用場(chǎng)景。

狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需要綜合運(yùn)用流式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算及硬盤(pán)計(jì)算等多種手段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從大數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，才能對(duì)各種數(shù)據(jù)需求做出快速反應(yīng)，達(dá)到最佳效果。此外，由于計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)量通常較小，適合于存儲(chǔ)到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，便于檢索及查詢。

6 基于Hadoop的狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)處理框架

6.1 Hadoop的優(yōu)點(diǎn)

Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，是當(dāng)前比較成熟大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，已經(jīng)在醫(yī)療、金融、消費(fèi)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。它實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱HDFS。HDFS被設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的硬件上，并提供高吞吐量數(shù)據(jù)訪問(wèn)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用場(chǎng)景。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序，充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。Hadoop架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)包括：

（1）高可靠性：Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，且采用冗余副本策略，可存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，在部分節(jié)點(diǎn)故障的情況下能保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性。

（2）高擴(kuò)展性：Hadoop在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的，這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。

（3）高效性：Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非?？?。

（4）高容錯(cuò)性：Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。

鑒于Hadoop的特點(diǎn)及其優(yōu)勢(shì)，它非常適合于用來(lái)作為狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)架構(gòu)。

6.2 Hadoop子項(xiàng)目

Hadoop框架最核心的設(shè)計(jì)包括HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，則MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。其子項(xiàng)目包括：

（1）HDFS：分布式文件管理系統(tǒng)，是 Hadoop的核心子項(xiàng)目，它可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，同時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，具有高容錯(cuò)、高可靠性、高可擴(kuò)展性、高吞吐率等特征。

（2）MapReduce：分布式數(shù)據(jù)處理模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1 TB）的多節(jié)點(diǎn)并行運(yùn)算。

（3）Hbase：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式管理及存儲(chǔ)，具有存取快速、高可靠性、高擴(kuò)展性等特點(diǎn)。

（4）Hive：基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能，可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。

圖4 Hadoop子項(xiàng)目

6.3 基于Hadoop的狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)

本文以Hadoop作為基本架構(gòu)，融合流式處理、內(nèi)存計(jì)算、多數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合存儲(chǔ)等技術(shù)，設(shè)計(jì)一套適合狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)方案，如圖5所示。

圖5 基于Hadoop的大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)

方案以分布式文件系統(tǒng)HDFS作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基礎(chǔ)，利用其分布式存儲(chǔ)、讀取快速、可擴(kuò)展性好、高度可靠的優(yōu)點(diǎn)，為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提供基礎(chǔ)服務(wù)。報(bào)表、聲音、圖像等半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)直接存儲(chǔ)在HDFS中。在HDFS的基礎(chǔ)上，部署HBase數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括全部特征數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)等。HBase是一種分布式，面向列、可伸縮的數(shù)據(jù)庫(kù)，可為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提供快速存取服務(wù)。通過(guò)構(gòu)建“＜時(shí)間，數(shù)值＞”的存儲(chǔ)模式，實(shí)現(xiàn)類似于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的功能，但比實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)具有更好的可擴(kuò)展性和更高的可靠性。方案部署分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（Redis）和內(nèi)存計(jì)算框架（Spark），從HBase中讀取數(shù)據(jù)，加載進(jìn)內(nèi)存中，利用Spark進(jìn)行分布式計(jì)算，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為高級(jí)應(yīng)用提供有價(jià)值的數(shù)據(jù)。方案部署關(guān)系數(shù)據(jù)（Orcale）來(lái)存儲(chǔ)流式處理及內(nèi)存計(jì)算結(jié)果，便于應(yīng)用程序的查詢和訪問(wèn)。

方案設(shè)置數(shù)據(jù)服務(wù)層為應(yīng)用程序提供數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用層和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層的分離，高級(jí)應(yīng)用無(wú)需關(guān)心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的細(xì)節(jié)，有利于提高應(yīng)用的獨(dú)立性和可擴(kuò)展性。

6.4 基于Hadoop的狀態(tài)監(jiān)大測(cè)數(shù)據(jù)處理架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)

（1）高吞吐量：系統(tǒng)采用分布式消息隊(duì)列、分布式流式計(jì)算以及分布式存儲(chǔ)（HDFS、HBase）等技術(shù)，多節(jié)點(diǎn)并行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使得系統(tǒng)具有極高的吞吐量，能夠滿足狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、并發(fā)的處理要求。

（2）高可靠性：系統(tǒng)采用消息隊(duì)列機(jī)制，實(shí)現(xiàn)前端數(shù)據(jù)接入及后端數(shù)據(jù)處理的分離；設(shè)置數(shù)據(jù)服務(wù)層，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的分離。這些措施解除了各個(gè)模塊之間的耦合，有利于提高系統(tǒng)的可靠性。此外，Hadoop采用冗余副本策略，可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，在某些節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障的情況下仍然能夠保證數(shù)據(jù)的完整性，保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行，具有極高的可靠性。

（3）高效性：系統(tǒng)聯(lián)合多節(jié)點(diǎn)并行對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并采用了內(nèi)存計(jì)算技術(shù)，極大地提高了數(shù)據(jù)處理速度。

（4）高擴(kuò)展性：Hadoop可以根據(jù)需要擴(kuò)展其計(jì)算和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，且擴(kuò)展不影響之前的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，具有很好的可擴(kuò)展性。

7 結(jié)語(yǔ)

水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)點(diǎn)眾多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生頻率高，數(shù)據(jù)量巨大，給數(shù)據(jù)的處理、存儲(chǔ)、分析帶來(lái)了挑戰(zhàn)。本文對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行了分析，對(duì)數(shù)據(jù)接入、存儲(chǔ)及預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行了研究，提出了一套基于Hadoop的水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)的處理方案。方案綜合利用消息隊(duì)列、流式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及各種數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)缺點(diǎn)，綜合運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、文件數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、存儲(chǔ)，最終通過(guò)數(shù)據(jù)服務(wù)層對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)水電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)“存起來(lái)”、“用得好”的目標(biāo)。