一种基于工业设备的企业大数据分析与展示系统设计

王民明 吴玉鑫 王超 范柠柠 蔡天巍

摘   要：目前，国内大数据行业发展得如火如荼。作为互联网时代新兴产业，大数据与工业互联网的结合实现了工业数据的网络化，赋予了大数据更广阔的应用空间和新的生命力。文章开发了一款针对工业设备的企业大数据分析展示系统，用于对企业设备上云的数据进行挖掘处理、划分适当类别、构建运行相关指数模型、进行指数预测分析，并将数据进行可视化展示。

关键词：大数据;工业设备;Hadoop

近年来，大数据越来越热門，日渐应用于生活中，越来越多的企业把大数据提升到公司战略层面，而关于大数据的讨论也越来越热烈。利用大数据开展工作是技术驱动还是业务需求驱动的争论一直都存在，但是如何让大数据发挥出应有的价值才是企业大数据战略的目标所在。

目前，长三角地区在“企业上云”方面先行先试，重点行业和重点工业设备上云如火如荼。云平台已积累了大量企业用户的基础信息与设备运行等数据，深入发掘数据价值，将助力监控和预测宏观经济发展，提升对行业及区域工业发展的掌控能力。

本团队开发了针对工业设备的企业大数据分析展示系统，主要对采得的设备数据分析监控，帮助企业监控设备，帮助行业发掘数据价值。

1    主要技术简介

系统主要采用Hadoop进行数据处理，系统框架使用了Spring Boot，前端开发使用了Vue.js。

（1）Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS），有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上;提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据[1]。

Hadoop的框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。

（2）Spring Boot使用了特定的方式来进行配置，使开发人员不再需要定义样板化的配置。Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域（rapid application development）成为领导者。

（3）Vue.js是一个构建数据驱动的Web界面的渐进式框架。Vue.js通过尽可能简单地应用程序编程接口（Application Programming Interface，API）实现响应的数据绑定和组合的视图组件，同样便于与第三方库或既有项目整合。当与单文件组件和Vue生态系统支持的库结合使用时，Vue也完全能够为复杂的单页应用程序提供驱动[2]。

2    系统实现

系统主要分为前端与后端两大模块。

首先，后端用Java编写，应用Spring Boot的3层架构，引用HBase的JavaApi对HBase的数据进行操作（确定表名、行键、列族和列即可取到值）。根据各个维度的需求进行处理，返回给前端对应的json数据格式。整体架构分为3层：dao层、service层、controller层，如图1所示。

（1）dao层，主要对数据库进行操作，HBaseConn是用来连接habse的，HBaseUtil是操作hbas所对应的方法。Demo为Dao接口实现的一个类，主要用来获取数据库的值。传输给service层。

data包中有很多类，这些类是所有维度的实例类。对应数据库中的一张表，类中的成员变量对应数据库中的字段名。并有get，set方法。

（2）Service层，该层中所有逻辑代码都放在这一层，主要用来处理所有维度。接收dao层的数据。定义接口Service_inter在里面创建方法，用Impl去具体实现对应维度的方法。定义dao层的接口对象private Dao dao = new Demo（）;dao中只有一个取数据库值的方法。用dao.getCf（tableName， String.valueOf（i）， “enterpriseId”，”equipmentId”）取对应表的值，创建对应维度的对象，循环给对象复制，再用Map存入。最后返回数据：return new Gson（）.toJson（map）;

（3）Controller层，用指定的拦截器来接收Service层传来的json数据。创建service层接口对象：private Service_inter service_inter;用@ Autowired自动注入。

其次，前端主要负责数据可视化，由以下4个模块构成：主要工业信息、故障设备信息、企业设备信息、地理分布，系统结构如图2所示。

3    系统运行

系统已经通过测试，各模块运行稳定，系统响应迅速。可以在PC端与手机端查看，系统界面美好、操作简单，系统展示如图3—4所示。

[参考文献]

[1]谭磊，范磊.Hadoop应用实战[M].北京：清华大学出版社，2017.

[2]MERCYBLIZ.Spring Boot编程思想（核心篇）[M].北京：电子工业出版社，2019.