基于Kafka和Hadoop架构的工程研发数据挖掘

发布时间：2024-03-27 23:50

　　在智能制造大浪潮的推动下,传统制造型企业经历了大规模的数字化转型,越来越多的数字化研发系统被应用到企业的研发生产过程中;这些系统所带来的便利以及管理水平的提升显而易见,而系统所产生数据的潜在价值却未被充分挖掘。文章介绍了某国内知名汽车零部件企业在数字化转型过程中,利用Kafka、Hadoop等一些软件,将应用系统及用户的使用数据进行采集、存储、挖掘和分析,形成了一定的量化评估能力,并为后续利用这些数据通过机器学习进一步提升效率打下基础。

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

图1某企业工程研发数据分析方案

如图1所示，某企业工程研发数据分析方案整体分为4个层次，即数据采集、数据传输、数据分析框架和数据挖掘。平台整体基于Hadoop大数据分析框架，前端使用Kafka作为流数据处理引擎，将采集出来的工程数据实时传输并处理完成，随后提供到Hadoop系统中，供用户完成数据分析挖掘工作。

图2Kafka架构

如图2所示，在Kafka集群中，一个服务节点被称为Broker。对于每一个主题(Topic),Kafka集群保留至少一个用于缩放、容错和并行化的分区(Partition)。每个分区都是一个有序且不可变的消息队列[1]。简单来说，每个终端作为一个“生产者”，将采集到的数据以指定的主....

图3消息消费模式

Kafka的高性能首先得益于它的分布式架构，整个系统可以包含多个服务器实例，每个主题也可以有多个分区，通过负载均衡机制来协同处理，以保证匹配不同级别的数据量。其次，Kafka的消费者同样也支持群组，同一群组中的多个消费者可以同时消费同一主题不同分区的消息(见图3)，大大提高了消费....

图4MapReduce框架工作原理

如图4所示，在MapReduce的计算框架下，数据将被映射(Map)成<Key,Value>对，经过排序和合并后，将<Key,Value>集合分发到每个Hadoop的计算节点上，各节点并行计算后再将各自的计算结果进行规约(Reduce)处理，合并成为最终的计算结果，当然这中间的全....

本文编号：3940682