智慧燃气解决方案说明书

智慧燃气项目解决方案XX科技股份有限公司编制目录一、项目存在问题及需解决问题 31. 存在问题 32. 需解决问题 4二、解决方案 41.解决方案总体架构 52.关键技术 6（1）Hadoop 6（2）SpringMVC 6（3）MyBatis 6（4）Echarts 7（5）MySQL 7（6）Hive 7（7）HBASE 8（8）Zookeeper 8（9）Flume 8三、开发范围 81. 数据生产 82. 数据采集/消费 93. 数据分析 104. 数据展示 11

项目存在问题及需解决问题存在问题1）抄表成功率低、客户体验差：燃气公司通过管网天然气输送给用户，燃气表作为计量和结算的器具，能否及时准确地上传数据，在很大程度上影响了燃气公司的营收利润。燃气公司处于人工抄表、半智能IC卡表、短距离无线燃气表技术、无线远传技术共存的状态，短距离无线燃气表技术及无线远传技术很好地降低了人工抄表的人力成本；但是目前的很多抄表技术存在信号覆盖不够、功耗高、运行维护成本高等问题，上传的数据经常丢失，导致抄表成功率低，这给用户带来不好的使用体验。2）设备管理孤岛化、业务故障定位难：燃气公司中，表具种类繁多，包含居民户用燃气表，工商业流量计，管网压力计等设备。并且同一设备由于不同表具厂家提供，其品牌、型号、协议等特征不同。如何在一个界面上统一管理这些孤立的设备，将给燃气公司带来很大的开发成本。3）产销差及安全管理难：管网老化、人为破坏等因素会造成天然气泄漏，这是燃气行业常见的问题，漏损率居高不下会导致产销差增大，最终直接影响燃气企业的经济效益；另外，漏损问题上报不及时，还会带来一定的安全隐患。4）上线速度慢、业务拓展难：一方面，智慧燃气的规模增长导致数据存储规模量级增长；另一方面，新业务的发展需要及时上线运行并迭代，这些都给机房服务器带来了很大的挑战。一些燃气企业在信息化建设过程中往往会面临机房建设周期长、维护成本高等问题，导致机房建设跟不上业务增长速度，无法满足快速上线和灵活扩展的业务需求。需解决问题数据采集信息处理状态监测故障预测解决方案智慧燃气——通过数据采仪、管压、管网调度等在线监测设备、网络，实时感知城市燃气系统的运行状态，并采用可视化的方式有机整合燃气管理部门与燃气设施,形成“城市燃气物联网”;将海量信息进行及时分析与处理,并做出相应的处理结果与辅助决策建议，以更加精细和动态的方式管理燃气系统的整个生产、输配、服务等流程，从而达到“智慧”状态。数据采集：利用各种传感器探测、采集被检系统的相关参数信息，将收集的数据进行有效信息转换及信息传输。信息处理：接收来自传感器及其他数据处理模块的信号和数据信息，将数据信息处理成后续部件可以处理的有效形式或格式。状态监测：接收来自传感器、数据处理及其他状态监测模块的数据。故障预测：该部件由两部分组成，可综合利用前述各部分的数据信息，评估和预测被监测系统未来的健康状态并做出判断，建议决策者采取相应的措施。解决方案总体架构图1智慧燃气解决方案架构图系统开发平台使用Hadoop大数据开发平台。Hadoop是一个高度可扩展的存储平台，可以存储和分发横跨数百个并行操作的廉价的服务器数据集群。能扩展到处理大量的数据，能提供成百上千TB的数据节点上运行的应用程序。Hadoop能够有效的在几分钟内处理TB级的数据。相比关系型数据库管理系统更具有优势。它适用于任何规模的非结构化数据持续增长的企业，将帮助用户持续提高用户体验。系统采用面向对象的软件设计方法，把整个系统看作是多个离散对象的组合。系统设计时，首先把业务流程分解成功能模块及其业务实体对象，然后根据业务流程分析对于这些业务实体对象的操作方法，形成业务处理对象，最后把各个功能模块关联起来，形成系统。软件设计是一个将需求转变为软件的过程，系统通过逐步求精使得设计陈述逐渐接近于源代码。系统程序采用MVC的设计思想，将展现逻辑、控制逻辑、业务处理逻辑分离。系统采用参数化的设计思想，定义和管理系统的实体及配置，调整实体以适应外部变化。系统采用J2EE技术保证程序逻辑实现的平台无关性，并便于安装部署。系统采用AJAX技术，提高客户操作的交互性，保证实际使用的易用性。系统采用echarts可视化框架实现数据展示。关键技术HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。SpringMVCSpringMVC：属于SpringFrameWork的后续产品，已经融合在SpringWebFlow里面。Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块。MyBatisMYBatis：是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOs（PlainOldJavaObjects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。EchartsECharts是一款基于Javascript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。MySQLMySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，属于Oracle旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一，在WEB应用方面，MySQL是最好的RDBMS(RelationalDatabaseManagementSystem，关系数据库管理系统)应用软件之一。MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。Hivehive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop分布式文件系统中的数据：可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务运行，通过自己的SQL查询分析需要的内容，这套SQL简称HiveSQL，使不熟悉mapreduce的用户可以很方便地利用SQL语言查询、汇总和分析数据。而mapreduce开发人员可以把自己写的mapper和reducer作为插件来支持hive做更复杂的数据分析。它与关系型数据库的SQL略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。它还提供了一系列的：具进行数据提取转化加载，用来存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据集，并支持UDF（User-DefinedFunction）、UDAF(User-DefnesAggregateFunction)和UDTF（User-DefinedTable-GeneratingFunction），也可以实现对map和reduce函数的定制，为数据操作提供了良好的伸缩性和可扩展性。HBASEHBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PCServer上搭建起大规模结构化存储集群。ZookeeperZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。FlumeFlume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。开发范围数据生产对于该模块的业务，即数据生产过程，一般并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的安全性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。数据采集/消费数据采集模块（消费），在企业中你要清楚流式数据采集框架flume和kafka的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过flume采集到kafka然后供给给hbase消费。flume：cloudera公司研发适合下游数据消费者不多的情况；适合数据安全性要求不高的操作；适合与Hadoop生态圈对接的操作。kafka：linkedin公司研发适合数据下游消费众多的情况；适合数据安全性要求较高的操作（支持replication）；因此我们常用的一种模型是：线上数据-->flume-->kafka-->flume(根据情景增删该流程)-->HDFS线上数据-->flume-->kafka-->sparkstreaming实时流式