基于MongoDB与REST的通航云数据中心的设计与实现

发布时间：2017-04-26 04:11

  本文关键词：基于MongoDB与REST的通航云数据中心的设计与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,我国通用航空产业在规模和作业量上取得了巨大进步,随着2015年低空空域的进一步开放,通用航空产业将进入发展的快车道。虽然我国通用航空产业发展潜力巨大,但是信息化水平远远落后于发达国家。大多数通用航空公司的数据管理还停留在纸质记录的原始阶段,部分通用航空公司虽然有自己的信息管理系统,但由于数据分散存储于各个子业务系统中,加上各通用航空公司之间地理上的隔离,数据无法实现有效共享,不仅存储效率低,而且数据的可靠性与安全性都得不到保障,更无法有效挖掘数据中蕴含的有用信息。因此,通用航空信息化水平低,信息管理水平严重滞后已成为我国通用航空产业发展的瓶颈。本文针对我国通用航空产业信息化面临的问题与实际需求,结合MongoDB以及REST自身的技术特点,使用Hadoop数据分析平台,构建通航云数据中心。云数据中心将会对通航公司产生的数据进行统一集中管理,为通航公司之间以及通航公司与用户之间搭建高效可靠的信息通道,提高飞行效率,保障飞行安全,有效提高通用航空信息化水平。本文主要工作与创新点如下:1)分析云数据中心相关技术。深入研究云计算架构与核心服务,MongoDB和REST的基本概念与特点以及MapReduce编程模型的实现原理。2)系统研究了通航云数据中心的需求,明确了系统的功能。深入分析了云数据中心的核心业务,确定了各个业务的数据处理流程。3)设计与实现了基于MongoDB与REST的通航云数据中心系统。系统使用NoSQL类型的文档数据库MongoDB存储数据,使用REST API为通航公司的PC端和移动端业务系统提供统一的数据访问服务。系统将MongoDB与REST相结合,利用MongoDB的高可靠性、高可用性以及高可扩展性的特点,以应对海量数据带来的挑战,利用REST的高灵活性和高可扩展性的特点,解决通航公司业务系统众多且业务变化频繁的问题。通过两者的结合,可以很好地满足通航产业快速发展的需求,为用户提供高效稳定的云服务。4)本文实现了MonogoDB-Hadoop机器学习平台。在大数据时代,海量数据往往蕴含着令人难以想象的价值,为了实现对数据的有效处理,将MongoDB擅长数据存储的优点和Hadoop擅长大数据分析的优点相结合,借助机器学习平台,为用户推荐热门航线,优化飞行航线等,提高系统的数据分析能力。
【关键词】：云数据中心 通用航空 MongoDB REST Hadoop
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP308
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.3 本课题研究内容及创新14
• 1.4 论文结构安排14-15
• 1.5 本章小结15-16
• 第2章 云数据中心相关技术研究16-32
• 2.1 云计算技术16-18
• 2.1.1 云计算架构16-17
• 2.1.2 云计算核心服务17-18
• 2.2 MongoDB数据库18-23
• 2.2.1 MongoDB数据模型18-19
• 2.2.2 MongoDB复制集机制19-21
• 2.2.3 MongoDB分片集群架构21-23
• 2.3 REST服务23-28
• 2.3.1 REST基本概念23-24
• 2.3.2 REST基本组成元素24-26
• 2.3.3 REST与传统RPC比较26-28
• 2.4 MapReduce编程模型28-31
• 2.4.1 MapReduce编程模型介绍28-29
• 2.4.2 MapReduce实现原理29-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第3章 云数据中心系统分析32-38
• 3.1 需求分析32-35
• 3.1.1 功能分析32-33
• 3.1.2 数据分类33-35
• 3.2 关键问题35-36
• 3.2.1 应对大数据的挑战35
• 3.2.2 设置良好对外接35-36
• 3.2.3 大数据分析处理36
• 3.2.4 有效保障数据安全36
• 3.3 性能需求36
• 3.4 本章小结36-38
• 第4章 云数据中心系统设计38-60
• 4.1 系统的总体设计38-41
• 4.1.1 系统架构设计38-39
• 4.1.2 各层功能设计39-41
• 4.2 系统业务流程设计41-44
• 4.2.1 态势数据更新41-42
• 4.2.2 飞行计划增改42-43
• 4.2.3 地理位置纠偏43-44
• 4.3 系统组件详细设计44-58
• 4.3.1 云数据中心数据存储设计45-50
• 4.3.2 云数据中心对外访问接.设计50-55
• 4.3.3 云数据中心机器学习平台设计55-56
• 4.3.4 云数据中心内部数据交换设计56-57
• 4.3.5 云数据中心数据分发服务设计57-58
• 4.4 本章小结58-60
• 第5章 云数据中心系统实现及测试60-70
• 5.1 MongoDB分片集群搭建60-65
• 5.1.1 集群部署简介60-61
• 5.1.2 集群部署及测试61-65
• 5.2 机器学习平台搭建65-67
• 5.2.1 集群部署简介65
• 5.2.2 机器学习平台搭建及测试65-67
• 5.3 其它组件实现及测试67-69
• 5.4 本章小结69-70
• 结论70-72
• 参考文献72-76
• 攻读硕士学位期间发表的论文76-78
• 致谢78

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本文编号：327700