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基于云计算的高铁数据处理系统的设计与实现
| 论文题名： | 基于云计算的高铁数据处理系统的设计与实现 |
| 关键词： | 高速铁路;信号管理;数据处理系统;优化设计;云计算 |
| 摘要： | 我国高速铁路发展起步虽晚，但发展速度最快。目前，我国已拥有全世界最大规模、最高运营速度的高速铁路网，这对于其尽快发挥经济效应具有积极作用。然而，列车运行速度如此之高，一旦发生故障，后果将非常严重。为了掌握列车的运营状态，尽早诊断出故障以避免灾难的发生，分析列车上采集的信号数据意义重大。 传统的信号处理方法无法快速高效地处理大规模增长的列车数据，常采用数据抽样的方式进行处理，无法全面地反映信号中隐藏的信息，因此分析处理列车上采集的全部数据很有必要。云计算中分布式计算模型将大数据分成小的数据块进行并行化处理的思想为大数据处理提供了新的思路。本文基于云计算技术，设计并实现高铁数据处理系统，该系统包括集群管理、用户管理及信号处理三大模块。集群管理实现了用户远程开启/重启、关闭和配置集群，监测集群状态及任务的执行情况。为了保障集群能正常安全地运行，在用户管理模块设置了权限管理，对用户使用集群的权限做了限制。信号处理模块主要有预处理、滤波处理、时域分析和频域分析的功能，用户可以根据处理需求选择相应的方法并得到处理结果及处理前后波形对比。 本文采用UML建模，通过用例图、上下文图、时序图、活动图等从系统业务目标、功能范围、功能需求、非功能需求等方面对系统需求开发进行了详细的描述。通过逻辑架构、物理架构、运行架构、数据架构、开发架构等的设计明确了系统的模块划分、硬件部署、数据概念及逻辑模型、开发技术、开发方法及框架。依据系统的软件架构设计，采用MVC框架模型进行开发。MVC框架将系统业务逻辑与界面开发分离，View视图模块负责与用户交互，Model模块封装业务逻辑的处理，Controller控制器连接View和Model，从View获得用户请求转发给Model进行相应处理，并选择适合的视图展现处理结果。针对MVC模型的三个模块阐述了采用的相关技术及实现过程，重点介绍远程获取Hadoop集群状态、获取Job运行信息、执行MapReduce任务和并行化算法的改进等关键技术的实现。最后部署系统，设计测试用例并执行测试，测试报告表明系统基本功能完整、界面友好。 |
| 作者： | 安云凤 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 李天瑞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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