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基于大数据的农作物生长环境数据存储与生长状况预警平台的研究

发布时间:2017-04-28 05:02

  本文关键词:基于大数据的农作物生长环境数据存储与生长状况预警平台的研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着农业现代化不断推进,物联网尤其是各式传感器在农业中覆盖广泛,我国农业数据采集量日益增多,各项精准的监测数据不断产生,但是由于这些数据采集点具有跨区较大、分散性高的特点,未能对其进行高效的整合存储,在损失高质量数据的同时也未能对农业的生产发挥更有效的价值。如何存储这些大规模数据,并通过数据分析指导农业生产成为了当前需要解决的难点。大数据时代的来临为海量数据的存储分析提供了参考,本文利用大数据技术,重点研究了农作物生长环境数据的可行性整合存储方式和基于这些数据的作物生长状况分析预警模型。统一存储平台可将原本高度分散的数据整合为一体,为农业各项研究提供良好的数据基础;作物生长状况分析预警则在统一存储平台的基础上,利用既有数据分析作物生长状况,对作物未来一段时间内的生长状况作出判断与预警,为作物管理者提供参考信息。在大量研究、论证当今大数据技术的基础上,最终使用HBase作为存储框架,配合Hadoop、Storm等海量数据运算模型,搭建了一套稳定、高效的基于大数据的农作物生长环境数据存储与生长状况预警平台。
【关键词】:大数据 数据存储 农作物 分析预警
【学位授予单位】:山西农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:S126
【目录】:
  • 摘要6-7
  • 第1章 绪论7-12
  • 1.1 研究背景与意义7-8
  • 1.2 大数据在农业中的应用现状8-9
  • 1.3 农作物生长环境数据存储与预警的研究现状9-10
  • 1.3.1 农作物生长环境数据存储与预警的内涵9
  • 1.3.2 国内研究现状9-10
  • 1.3.3 国外研究现状10
  • 1.4 论文的主要内容10-12
  • 第2章 大数据处理技术的研究12-31
  • 2.1 HBase分布式数据存储方案13-21
  • 2.2 Hadoop Map-Reduce数据分析架构21-23
  • 2.3 Hadoop HDFS分布式数据存储23-24
  • 2.4 Storm实时大数据处理平台24-27
  • 2.5 Hive类SQL大数据分析工具27-28
  • 2.6 Oozie大数据DAG工作流控制28
  • 2.7 Kerberos网络认证协议28-31
  • 第3章 总体设计方案31-38
  • 3.1 系统需求分析31
  • 3.2 整体大数据处理平台架构31-38
  • 3.2.1 系统架构31-36
  • 3.2.2 安全性控制36-38
  • 第4章 系统功能的实现38-68
  • 4.1 平台数据传输接口的设计与实现38-42
  • 4.2 HBase分布式数据存储模块设计与实现42-48
  • 4.3 Hadoop批处理数据转存模块设计与实现48-49
  • 4.4 Storm实时处理模块设计与实现49-51
  • 4.5 环境数据整合与处理模块设计与实现51-54
  • 4.6 数据展示平台54-56
  • 4.7 大数据平台搭建流程56-68
  • 4.7.1 环境56
  • 4.7.2 准备工作56-57
  • 4.7.3 配置环境变量57-58
  • 4.7.4 Hadoop安装配置58-63
  • 4.7.5 Zookeeper安装63-64
  • 4.7.6 HBase安装64-67
  • 4.7.7 Storm安装配置67-68
  • 第5章 总结与展望68-69
  • 参考文献69-72
  • 附:大数据平台搭建流程附件72-82
  • Abstract82-84
  • 致谢84

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