王云慧

[摘要]隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)不斷發(fā)展，大大的加快了我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化體系的建設(shè)。結(jié)合大數(shù)據(jù)理論方法，運(yùn)用Hadoop技術(shù)框架、Hive數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建了農(nóng)產(chǎn)品流通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，該平臺(tái)能夠解決傳統(tǒng)分析平臺(tái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量小、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一等問(wèn)題。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)技術(shù);農(nóng)產(chǎn)品流通;大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

[中圖分類(lèi)號(hào)]TP399[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

新時(shí)代信息化背景下，大數(shù)據(jù)無(wú)處不在，在“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)產(chǎn)品流通”模式的視角下，農(nóng)產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)面臨數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛、數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以使用傳統(tǒng)的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析等問(wèn)題。近些年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷推進(jìn)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)深入剖析并且有效地整合散落在各處的農(nóng)產(chǎn)品流通過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，進(jìn)行科學(xué)的分析研判，以提高農(nóng)產(chǎn)品資源利用率和流通效率，已成為大家關(guān)注的熱點(diǎn)和政府決策的重點(diǎn)。因此，通過(guò)“大數(shù)據(jù)+產(chǎn)業(yè)”策略，構(gòu)建一個(gè)農(nóng)產(chǎn)品流通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)進(jìn)行多個(gè)維度（包括農(nóng)產(chǎn)品流通成本、農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)、農(nóng)產(chǎn)品流通模式、農(nóng)產(chǎn)品流通區(qū)域、農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸方式等）的分析和預(yù)測(cè)，完善農(nóng)產(chǎn)品流通供應(yīng)鏈，使農(nóng)戶(hù)、中小型農(nóng)商企業(yè)更加了解農(nóng)產(chǎn)品信息，幫助農(nóng)戶(hù)、農(nóng)商精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)

1.1 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)述

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，農(nóng)業(yè)與信息技術(shù)的結(jié)合已逐漸成為農(nóng)業(yè)發(fā)展的新模式。在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)新模式中，農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)量正以驚人的速度增長(zhǎng)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)發(fā)展的源泉，同時(shí)，大數(shù)據(jù)也使物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展價(jià)值得到了極大的提升空間，它們之間是相輔相成，互相成就的關(guān)系。在我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化的建設(shè)中，越來(lái)越多的以物聯(lián)網(wǎng)傳感器為基礎(chǔ)的終端設(shè)備應(yīng)用到農(nóng)業(yè)中采集大量的數(shù)據(jù)，形成了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)集，這些農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)集具有時(shí)間性、區(qū)域性、季節(jié)性等特點(diǎn)。從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上來(lái)講，這些數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，既有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，又有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這就使海量數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)及分析方面存在了問(wèn)題。近些年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷的推進(jìn)，這些問(wèn)題得到很好的解決，運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維模式對(duì)農(nóng)產(chǎn)品從種植到生產(chǎn)、加工再到流通各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的剖析，使農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用得到了很好的提升。

1.2 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)作用

當(dāng)前，從我國(guó)信息化社會(huì)建設(shè)的視角出發(fā)分析，大數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合是未來(lái)信息化發(fā)展的趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)相關(guān)學(xué)科進(jìn)行結(jié)合互融，會(huì)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)科研的現(xiàn)代化發(fā)展、政府宏觀(guān)戰(zhàn)略決策以及涉農(nóng)企業(yè)等領(lǐng)域起到?jīng)Q定性的作用，同時(shí)能夠提供全新的思維模式，加快了我國(guó)農(nóng)業(yè)信息化的建設(shè)。

1.2.1 大數(shù)據(jù)助力農(nóng)產(chǎn)品流通。農(nóng)產(chǎn)品流通是連接農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)與消費(fèi)的紐帶。利用農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品流通在生產(chǎn)、運(yùn)輸、包裝、裝卸、搬運(yùn)、儲(chǔ)存和加工配送等各個(gè)環(huán)節(jié)信息的透明化，追溯農(nóng)產(chǎn)品流通的整個(gè)過(guò)程，很好地解決了傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品流通各環(huán)節(jié)中存在的問(wèn)題。與此同時(shí)，還可以更好地預(yù)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品供需端、產(chǎn)銷(xiāo)端的平衡關(guān)系，并且通過(guò)這些數(shù)據(jù)的分析，用于指導(dǎo)農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)作出決策，維持市場(chǎng)平衡發(fā)展，防止農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)波動(dòng)過(guò)大，避免農(nóng)戶(hù)承受巨大損失。而且，按照預(yù)測(cè)，還能夠按需調(diào)配生產(chǎn)資料，經(jīng)過(guò)充分調(diào)配，可有效防止生產(chǎn)資料的產(chǎn)能過(guò)?；蚨倘?。同時(shí)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)還能夠有效的降低農(nóng)產(chǎn)品追蹤和監(jiān)測(cè)的復(fù)雜性，從而提高倉(cāng)庫(kù)、運(yùn)輸、交易等各個(gè)環(huán)節(jié)的運(yùn)營(yíng)質(zhì)量。

1.2.2 大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資源共享。利用衛(wèi)星定位和物聯(lián)網(wǎng)傳感器設(shè)備采集農(nóng)產(chǎn)品的生長(zhǎng)環(huán)境、生產(chǎn)產(chǎn)量、加工存儲(chǔ)、農(nóng)產(chǎn)品安全質(zhì)量檢測(cè)、市場(chǎng)流通等數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)出農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)信息資源共享系統(tǒng)，讓農(nóng)民人人了解信息技術(shù)，促進(jìn)農(nóng)村信息化建設(shè)，推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)的深度結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)共享。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)

當(dāng)今社會(huì)，大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛使用，它包含了海量復(fù)雜結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)（HDFS、HBase）、大型數(shù)據(jù)集的分析技術(shù)（Hive），以及數(shù)據(jù)可視化技術(shù)（Echarts）等。目前，以Hadoop生態(tài)圈代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)，占領(lǐng)了市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。

2.1 Hadoop技術(shù)

Hadoop從狹義的角度講，它是一個(gè)可以運(yùn)行在大規(guī)模廉價(jià)的計(jì)算機(jī)集群上的大數(shù)據(jù)框架，它包括一個(gè)分布式文件系統(tǒng)HDFS、一個(gè)離線(xiàn)計(jì)算框架MapReduce，在Hadoop 2.0之后還增加了一個(gè)資源管理器Yarn。由于Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算框架，它有足夠強(qiáng)大的社群作為支撐，發(fā)展至今已經(jīng)形成了Hadoop生態(tài)體系，也就是宏觀(guān)角度上的Hadoop，它在其原有的基礎(chǔ)上還包含了Hive、HBase、Pig、Chukwa、Avro、Zookeeper、Mahout等模塊。下面重點(diǎn)談一下HDFS、MapReduce、Hive、HBase等技術(shù)。

2.2 HDFS技術(shù)

HDFS是基于Hadoop框架下的分布式文件系統(tǒng)，它是在谷歌文件系統(tǒng)GFS的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了開(kāi)源，用于將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在廉價(jià)計(jì)算機(jī)集群上并進(jìn)行管理，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)并且具有高容錯(cuò)性、高吞吐量等優(yōu)點(diǎn)，還提供了多種訪(fǎng)問(wèn)模式。HDFS在設(shè)計(jì)上更多的考慮到了數(shù)據(jù)的批處理，而不是用戶(hù)交互處理。

2.3 MapReduce技術(shù)

MapReduce是Hadoop的框架的重要組成部分，是一個(gè)基于Google公司開(kāi)源實(shí)現(xiàn)的分布式計(jì)算框架，谷歌的MapReduce運(yùn)行在分布式文件系統(tǒng)GFS上，而Hadoop MapReduce則運(yùn)行在分布式文件系統(tǒng)HDFS上，可以存放和分析各種原始數(shù)據(jù)格式。它具有易于使用、良好的伸縮性、適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等特點(diǎn)。在傳統(tǒng)編程時(shí)，程序員需要掌握大量的編程細(xì)節(jié)，而MapReduce能夠?qū)⒑芏喾爆嵉募?xì)節(jié)隱藏起來(lái)，即使沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的程序員也能夠很容易的掌握。

2.4 Hive技術(shù)

Hive是Hadoop架構(gòu)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)集映射成為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，進(jìn)行SQL分析查詢(xún)。Hive所有的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在HDFS，使用的計(jì)算模型是MapReduce。它本身沒(méi)有特定的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，也沒(méi)有建立索引，具有熟知，快速，可擴(kuò)展等特點(diǎn)。

2.5 HBase技術(shù)

HBase是Hadoop Database的簡(jiǎn)稱(chēng)，一個(gè)分布式的、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的一種，可以用來(lái)存儲(chǔ)一些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，用戶(hù)可以給行定義一些各種不同的列。HBase提供了Native Java API、HBase Shell、Thrift Gateway、REST Gateway、Pig、Hive等多種訪(fǎng)問(wèn)接口類(lèi)型，適合特定的場(chǎng)景使用。它的特點(diǎn)是彌補(bǔ)Hadoop的實(shí)時(shí)性操作，執(zhí)行效率高，適用于索引方式的訪(fǎng)問(wèn)。

3 農(nóng)產(chǎn)品流通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)構(gòu)建

3.1 平臺(tái)總體框架

本文結(jié)合大數(shù)據(jù)理論方法，運(yùn)用了Hadoop技術(shù)框架、Hive數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建了農(nóng)產(chǎn)品流通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，其包括4個(gè)部分：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及處理、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化。其中平臺(tái)總體架構(gòu)如圖1所示：

3.2 大數(shù)據(jù)采集

由于大數(shù)據(jù)來(lái)源類(lèi)型廣泛，大數(shù)據(jù)采集是對(duì)不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志文件的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。

3.3 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及處理

3.3.1 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、分布式存儲(chǔ)技術(shù)將多個(gè)數(shù)據(jù)源獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合并存儲(chǔ)在HDFS中。相對(duì)于傳統(tǒng)的本地文件系統(tǒng)，HDFS是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)，可將大規(guī)模不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多臺(tái)廉價(jià)的計(jì)算機(jī)上。

3.3.2 大數(shù)據(jù)處理。要對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的分析，由于所采集的數(shù)據(jù)里不是所有的信息都是必需的，而是摻雜了很多無(wú)效數(shù)據(jù)。所以，將海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式存儲(chǔ)集群之后，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用MapReduce做一些簡(jiǎn)單的預(yù)處理工作。

3.4 大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析是整個(gè)平臺(tái)的核心內(nèi)容，用Hive大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通模式、農(nóng)產(chǎn)品流通成本、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、農(nóng)產(chǎn)品流通地區(qū)、農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸方式等多個(gè)維度進(jìn)行分析挖掘，幫助農(nóng)戶(hù)更加精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)，提高農(nóng)產(chǎn)品流通率。

3.5 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)通常是枯燥乏味的，相對(duì)而言，人們對(duì)于大小、圖形、顏色等懷有更加濃厚的興趣。利用Echarts數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，將分析后的數(shù)據(jù)以柱狀圖、餅圖、折線(xiàn)圖、條形圖、面積圖、散點(diǎn)圖、氣泡圖、燭臺(tái)圖等形式呈現(xiàn)給用戶(hù)，為用戶(hù)提供更加友好的平臺(tái)使用體驗(yàn)，幫助用戶(hù)更好的理解數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文討論了農(nóng)產(chǎn)品流通大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的構(gòu)建，是運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)Hadoop集群進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的，將農(nóng)產(chǎn)品流通各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS分布式文件系統(tǒng)，采用MapReduce進(jìn)行并行計(jì)算且與Hive相結(jié)合進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)分析，最后將枯燥乏味的數(shù)據(jù)通過(guò)Echarts動(dòng)態(tài)可視化的呈現(xiàn)出來(lái)，幫助用戶(hù)更好的理解和分析數(shù)據(jù)。該平臺(tái)解決了傳統(tǒng)分析平臺(tái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量小、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一等問(wèn)題，由此可見(jiàn)，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析平臺(tái)必將成為未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。同時(shí)，在大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，成為下一步研究的重點(diǎn)。

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