航空数据管控系统-①项目准备阶段:任务2:项目技术预研(技术架构)

任务描述

掌握项目的总体功能,及实现流程。预习项目中所使用到的技术和知识点。

任务指导

一、项目效果展示

图1-数据统计大屏页面

图2-航空实时监控页面

二、项目架构

1、总体架构

2、技术架构

  • 技术清单:

功能

组件

说明

消息中间件Kafka数据缓冲
数据采集和清洗Spark Streaming实时数据处理
存储HDFS分布式文件系统
HBase分布式列式存储
MySQL关系数据库
实时计算Spark Streaming分布式实时数据处理
监控管理调度运维YARN分布式资源调度分配
Zookeeper集群节点协调
ELK运行日志监控
项目开发框架Spring Boot项目后端开发框架
Vue项目前端开发框架

三、项目主要涉及的技术

1、技术选型:项目的解决方案

    以Vue+ECharts图标库为前端,SpringBoot为后端,以Hadoop HDFS为底层存储,Spark作为数据清洗和计算完成以上架构实现。

  • 实时数据采集:SparkStreaming
  • 中间件:Kafka
  • 数据计算分析框架:Spark
  • 数据存储,持久化:HDFS,HBase
  • 对外暴露查询接口:SpringBoot

2、平台总体分为4个层级,按数据流入及数据处理顺序,依次分为

1)数据导入层

数据导入需满足以下要求:

  • 已开启Hadoop HDFS框架环境,已开启HBase框架环境;
  • 数据导入期间不进行任何操作,防止节点终端造成数据冗余;
  • 高可用:在down掉一个节点后不影响数据传输。

2)数据存储层

  • 数据存储方式多样,对于非结构化的文件类数据存储在HDFS;
  • 对于海量的业务数据主要存储在HBase,方便进行操作。

3)数据分析

4)应用层

应用层主要为前端可视化用:

  • 可视化平台:对数据进行分析和展示,提供多种多维度报表和图表展示。
  • 实时飞行轨迹:主要根据历史数据进行数据模拟飞行,通过读取历史数据上传到Kafka消息队列。SparkStreaming读取数据后根据电子围栏api获得清洗后扇区数据并保存到MySQL中,供后端调用。

四、参考资料

  • 《Linux操作系统》
  • 大数据开发技术(Hadoop)》
  • 《Python语言程序设计》、《Python高级应用》
  • 《Hive快速大数据分析》
  • 数据分析与实战(Python)》
  • 《数据可视化技术》

http://www.niftyadmin.cn/n/5535989.html

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