數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)方案

第第A號(hào)公開招標(biāo)方案建議書數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫總體架構(gòu)專家系統(tǒng)接收增購項(xiàng)目車輛TCMS或其他子系統(tǒng)通過車地通信傳輸?shù)膶?shí)時(shí)或離線數(shù)據(jù)，經(jīng)過一系列綜合診斷分析，以各種報(bào)表圖形或信息推送的形式向用戶展示分析結(jié)果。針對(duì)診斷出的車輛故障將給出專家建議處理措施，為車輛的故障根因修復(fù)提供必要的支持。根據(jù)專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)目標(biāo)，結(jié)合系統(tǒng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)范，包括數(shù)據(jù)采集頻率、數(shù)據(jù)采集量等相關(guān)因素，設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)如下：數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)從層次結(jié)構(gòu)上分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)服務(wù)等幾個(gè)方面的內(nèi)容：數(shù)據(jù)采集：負(fù)責(zé)從各業(yè)務(wù)自系統(tǒng)中匯集信息數(shù)據(jù)，系統(tǒng)支撐Kafka、Storm、Flume及傳統(tǒng)的ETL采集工具。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：本系統(tǒng)提供Hdfs、Hbase及RDBMS相結(jié)合的存儲(chǔ)模式，支持海量數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)倉庫體系支持傳統(tǒng)的OLAP分析及基于Spark常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。數(shù)據(jù)服務(wù)總線：數(shù)據(jù)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)總線服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度，并對(duì)外提供數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)采集專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)采集包括兩個(gè)部分內(nèi)容：外部數(shù)據(jù)匯集、內(nèi)部各層數(shù)據(jù)的提取與加載。外部數(shù)據(jù)匯集是指從TCMS、車載子系統(tǒng)等外部信息系統(tǒng)匯集數(shù)據(jù)到專家數(shù)據(jù)倉庫的操作型存儲(chǔ)層（ODS）；內(nèi)部各層數(shù)據(jù)的提取與加載是指數(shù)據(jù)倉庫各存儲(chǔ)層間的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換與加載。外部數(shù)據(jù)匯集專家數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)源包括列車監(jiān)控與檢測系統(tǒng)（TCMS）、車載子系統(tǒng)等相關(guān)子系統(tǒng)，數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容分為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和定時(shí)數(shù)據(jù)采集兩大類，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集主要對(duì)于各項(xiàng)檢測指標(biāo)數(shù)據(jù)；非實(shí)時(shí)采集包括日檢修數(shù)據(jù)等。根據(jù)項(xiàng)目信息匯集要求，列車指標(biāo)信息采集具有采集數(shù)據(jù)量大，采集頻率高的特點(diǎn)，考慮到系統(tǒng)后期的擴(kuò)展，因此在數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集方面，要求采集體系支持高吞吐量、高頻率、海量數(shù)據(jù)采集，同時(shí)系統(tǒng)應(yīng)該靈活可配置，可根據(jù)業(yè)務(wù)的需要進(jìn)行靈活配置橫向擴(kuò)展。本方案在數(shù)據(jù)采集架構(gòu)采用Flume+Kafka+Storm的組合架構(gòu)，采用Flume和ETL工具作為Kafka的Producer，采用Storm作為Kafka的Consumer，Storm可實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，及時(shí)對(duì)問題指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警。具體采集系統(tǒng)技術(shù)結(jié)構(gòu)圖如下:數(shù)據(jù)匯集架構(gòu)功能Flume提供了從console(控制臺(tái))、RPC(Thrift-RPC)、text(文件)、tail(UNIXtail)、syslog(syslog日志系統(tǒng)，支持TCP和UDP等2種模式)，exec(命令執(zhí)行)等數(shù)據(jù)源上收集數(shù)據(jù)的能力。Flume的數(shù)據(jù)接受方，可以是console(控制臺(tái))、text(文件)、dfs(HDFS文件)、RPC(Thrift-RPC)和syslogTCP(TCPsyslog日志系統(tǒng))等。在我們系統(tǒng)中由kafka來接收。Kafka分布式消息隊(duì)列，支撐系統(tǒng)性能橫向擴(kuò)展，通過增加broker來提高系統(tǒng)的性能。Storm流處理技術(shù)，支撐Supervisor橫向擴(kuò)展以提高系統(tǒng)的擴(kuò)展性和數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。采集架構(gòu)優(yōu)勢解耦在項(xiàng)目中要平衡數(shù)據(jù)的匯集與數(shù)據(jù)的處理性能平衡，是極其困難的。消息隊(duì)列在處理過程中間插入了一個(gè)隱含的、基于數(shù)據(jù)的接口層，兩邊的處理過程都要實(shí)現(xiàn)這一接口。這允許你獨(dú)立的擴(kuò)展或修改兩邊的處理過程，只要確保它們遵守同樣的接口約束。冗余有些情況下，處理數(shù)據(jù)的過程會(huì)失敗。除非數(shù)據(jù)被持久化，否則將造成丟失。消息隊(duì)列把數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化直到它們已經(jīng)被完全處理，通過這一方式規(guī)避了數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險(xiǎn)。在被許多消息隊(duì)列所采用的“插入-獲取-刪除”范式中，在把一個(gè)消息從隊(duì)列中刪除之前，需要你的處理過程明確的指出該消息已經(jīng)被處理完畢，確保你的數(shù)據(jù)被安全的保存直到你使用完畢。擴(kuò)展性因?yàn)橄㈥?duì)列解耦了你的處理過程，所以增大消息入隊(duì)和處理的頻率是很容易的；只要另外增加處理過程即可。不需要改變代碼、不需要調(diào)節(jié)參數(shù)。擴(kuò)展就像調(diào)大電力按鈕一樣簡單。靈活性&峰值處理能力在訪問量劇增的情況下，應(yīng)用仍然需要繼續(xù)發(fā)揮作用，但是這樣的突發(fā)流量并不常見；如果為以能處理這類峰值訪問為標(biāo)準(zhǔn)來投入資源隨時(shí)待命無疑是巨大的浪費(fèi)。使用消息隊(duì)列能夠使關(guān)鍵組件頂住突發(fā)的訪問壓力，而不會(huì)因?yàn)橥话l(fā)的超負(fù)荷的請求而完全崩潰?？苫謴?fù)性當(dāng)體系的一部分組件失效，不會(huì)影響到整個(gè)系統(tǒng)。消息隊(duì)列降低了進(jìn)程間的耦合度，所以即使一個(gè)處理消息的進(jìn)程掛掉，加入隊(duì)列中的消息仍然可以在系統(tǒng)恢復(fù)后被處理。而這種允許重試或者延后處理請求的能力通常是造就一個(gè)略感不便的用戶和一個(gè)沮喪透頂?shù)挠脩糁g的區(qū)別。送達(dá)保證消息隊(duì)列提供的冗余機(jī)制保證了消息能被實(shí)際的處理，只要一個(gè)進(jìn)程讀取了該隊(duì)列即可。在此基礎(chǔ)上，IronMQ提供了一個(gè)”只送達(dá)一次”保證。無論有多少進(jìn)程在從隊(duì)列中領(lǐng)取數(shù)據(jù)，每一個(gè)消息只能被處理一次。這之所以成為可能，是因?yàn)楂@取一個(gè)消息只是”預(yù)定”了這個(gè)消息，暫時(shí)把它移出了隊(duì)列。除非客戶端明確的表示已經(jīng)處理完了這個(gè)消息，否則這個(gè)消息會(huì)被放回隊(duì)列中去，在一段可配置的時(shí)間之后可再次被處理。緩沖在任何重要的系統(tǒng)中，都會(huì)有需要不同的處理時(shí)間的元素。例如,加載一張圖片比應(yīng)用過濾器花費(fèi)更少的時(shí)間。消息隊(duì)列通過一個(gè)緩沖層來幫助任務(wù)最高效率的執(zhí)行—寫入隊(duì)列的處理會(huì)盡可能的快速，而不受從隊(duì)列讀的預(yù)備處理的約束。該緩沖有助于控制和優(yōu)化數(shù)據(jù)流經(jīng)過系統(tǒng)的速度。異步通信很多時(shí)候，你不想也不需要立即處理消息。消息隊(duì)列提供了異步處理機(jī)制，允許你把一個(gè)消息放入隊(duì)列，但并不立即處理它。你想向隊(duì)列中放入多少消息就放多少，然后在你樂意的時(shí)候再去處理它們。內(nèi)部各層數(shù)據(jù)提取與加載數(shù)據(jù)匯集將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存于操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層（ODS），在數(shù)據(jù)倉庫各層次間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換提取加載，采用傳統(tǒng)的ETL工具進(jìn)行采集，數(shù)據(jù)倉庫間的各層次的數(shù)據(jù)采集的實(shí)效性根據(jù)具體的數(shù)據(jù)需求而定，具體ETL建模界面如圖：數(shù)據(jù)加工與處理對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)，應(yīng)該建立一套標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的數(shù)據(jù)處理流程，例如：如何采集內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；如何清洗采集來的臟數(shù)據(jù)和無效數(shù)據(jù)；如何對(duì)不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行打通；如何對(duì)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化加工；如何在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行商業(yè)建模和數(shù)據(jù)挖掘等等。大數(shù)據(jù)管理層在一條數(shù)據(jù)總線上構(gòu)建了一條完整的大數(shù)據(jù)處理流水線。這條流水線從數(shù)據(jù)的采集、清洗到加工處理，把原始雜亂無章的數(shù)據(jù)加工成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)組件，供上層的大數(shù)據(jù)應(yīng)用來拼裝調(diào)用，讓企業(yè)擁有創(chuàng)造數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力。存儲(chǔ)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)量估算按每列列車平均500毫秒通過車地通信采集監(jiān)測數(shù)據(jù)100條，每天運(yùn)營時(shí)間18小時(shí)，按每條記錄160字節(jié)計(jì)算(監(jiān)測數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)項(xiàng)相對(duì)簡單)，初步按照67列列車計(jì)算。單列列車日監(jiān)測數(shù)據(jù)=3600*2*160*100*18/1024/1024/1024≈2G67列列車年數(shù)據(jù)量=2*67*365/1024≈48T10年總數(shù)據(jù)量(乘上增長系數(shù)10%)≈530T(含操作系統(tǒng))數(shù)據(jù)規(guī)劃10年，加上系統(tǒng)用戶信息、系統(tǒng)日志信息、專家信息、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及其它不可預(yù)測類數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)總量預(yù)估530T。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)采用混合存儲(chǔ)模式進(jìn)行存儲(chǔ)，RDBMS存儲(chǔ)專家系統(tǒng)業(yè)務(wù)基本數(shù)據(jù)及最近1年的監(jiān)測數(shù)據(jù)，10年內(nèi)歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)采用NoSQLHBase數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)，以方便查詢，HBase基于Hdfs分布式文件系統(tǒng)搭建，具體存儲(chǔ)模式如下圖。RDBMS數(shù)據(jù)庫，支持專家?guī)斓暮诵臉I(yè)務(wù)，存儲(chǔ)列車最近1年的監(jiān)測數(shù)據(jù)為保證專家系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行，在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)上支撐各種統(tǒng)計(jì)分析及傳統(tǒng)的BI業(yè)務(wù)?？紤]到操作系統(tǒng)存儲(chǔ)、緩存存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)存儲(chǔ)、日志存儲(chǔ)等因素，RDBMS數(shù)據(jù)庫服務(wù)器預(yù)計(jì)每臺(tái)60T存儲(chǔ)，考慮數(shù)據(jù)安全及系統(tǒng)穩(wěn)定因素RDBMS采用雙機(jī)熱備技術(shù)互備。大數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃存儲(chǔ)最近10年監(jiān)測數(shù)據(jù)，日志文件備份及歷史數(shù)據(jù)采用大數(shù)據(jù)Hadoop和HBase存儲(chǔ)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)采用節(jié)點(diǎn)間冗余備份，預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)2倍冗余存儲(chǔ)，（考慮平臺(tái)提供的壓縮技術(shù)，壓縮存儲(chǔ)可以節(jié)省30-55%的空間）。10年數(shù)據(jù)量=530T*1.5≈800T(2倍冗余存儲(chǔ))分層存儲(chǔ)專家數(shù)據(jù)分三個(gè)層次進(jìn)行匯集與存儲(chǔ)，分別為ODS層、數(shù)據(jù)倉庫層、主題數(shù)據(jù)層，各層次數(shù)據(jù)存儲(chǔ)內(nèi)容如下ODS層：數(shù)據(jù)來源于各生產(chǎn)系統(tǒng)，通過ETL工具對(duì)接口文件數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼替換和數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換，不做關(guān)聯(lián)操作。未來也可用于準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢。數(shù)據(jù)倉庫層：數(shù)據(jù)深度匯集層，根據(jù)業(yè)務(wù)有選擇的對(duì)ODS層的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，通過對(duì)數(shù)據(jù)的加工處理，將單一的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換成體系信息，將點(diǎn)信息數(shù)據(jù)變成面信息數(shù)據(jù)。主題數(shù)據(jù)層：將數(shù)據(jù)信息體系根據(jù)各主題進(jìn)行提取與轉(zhuǎn)換，主題域內(nèi)部進(jìn)行拆分、關(guān)聯(lián)。是對(duì)ODS操作型數(shù)據(jù)按照主題域劃分規(guī)則進(jìn)行的拆分及合并。數(shù)據(jù)分析建模伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的悄然來臨,數(shù)據(jù)的價(jià)值得到人們的廣泛認(rèn)同,對(duì)數(shù)據(jù)的重視提到了前所未有的高度。數(shù)據(jù)已經(jīng)作為企業(yè)、事業(yè)單位的重要資產(chǎn)被廣泛應(yīng)用于盈利分析與預(yù)測、客戶關(guān)系管理、合規(guī)性監(jiān)管、運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)管理等業(yè)務(wù)當(dāng)中。如何建立大數(shù)據(jù)分析模型，以提供決策依據(jù)是很多用戶所迫切解決的問題。專家數(shù)據(jù)倉庫建立在Hadoop分布式系統(tǒng)之上，提供了多種豐富的算法模型，不同的應(yīng)用通過借助不同的接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維呈現(xiàn)和結(jié)果展示，為用戶提供科學(xué)的決策支持。圖10-7hadoop算法模型圖大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)挖掘模型、分布式計(jì)算引擎、高性能機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫（包含分類、聚類、預(yù)測、推薦等機(jī)器學(xué)習(xí)算法）、即席查詢功能，可以幫助決策者快速建立數(shù)據(jù)分析模型立方體，便于決策者進(jìn)行OLAP分析。常用算法模型：分類算法：分類是找出數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別中。如政務(wù)網(wǎng)中將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的網(wǎng)上辦理所遇到的問題劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的問題解決方案，從而方便用戶快速解決網(wǎng)上辦事審批中遇到的各類問題?；貧w算法回歸分析反映了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。在回歸算法中通常將數(shù)值結(jié)果轉(zhuǎn)化為了0到1之間的概率，數(shù)值越大，函數(shù)越逼近1，數(shù)值越小，函數(shù)越逼近0，它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。如我們根據(jù)這個(gè)概率可以做垃圾郵件預(yù)測，例如概率大于0.5，則這封郵件就是垃圾郵件。聚類算法聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。分類算法中的一個(gè)顯著特征就是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含了標(biāo)簽，訓(xùn)練出的模型可以對(duì)其他未知數(shù)據(jù)預(yù)測標(biāo)簽。在聚類的算法中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是不含標(biāo)簽的，而算法的目的則是通過訓(xùn)練，推測出這些數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。以二維的數(shù)據(jù)來說，一個(gè)數(shù)據(jù)就包含兩個(gè)特征，可通過聚類算法，給他們中不同的種類打上標(biāo)簽，通過聚類算法計(jì)算出種群中的距離，根據(jù)距離的遠(yuǎn)近將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)族群。關(guān)聯(lián)算法關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘過程主要包括兩個(gè)階段：第一階段為從海量原始數(shù)據(jù)中找出所有的高頻項(xiàng)目組;第二極端為從這些高頻項(xiàng)目組產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。推薦算法推薦算法是目前業(yè)界非?；鸬囊环N算法，在電商界，如亞馬遜，天貓，京東等得到了廣泛的運(yùn)用。推薦算法的主要特征就是可以自動(dòng)向用戶推薦他們最感興趣的東西，從而增加購買率，提升效益。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因其自身自行處理、分布存儲(chǔ)和高度容錯(cuò)等特性非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴(yán)密的知識(shí)或數(shù)據(jù)為特征的處理問題，它的這一特點(diǎn)十分適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要分為三大類：第一類是以用于分類預(yù)測和模式識(shí)別的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;第二類是用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化算法的反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第三類是用于聚類的自組織映射方法。Adaboost算法其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集，訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器(強(qiáng)分類器)。其算法本身是通過改變數(shù)據(jù)分布來實(shí)現(xiàn)的，它根據(jù)每次訓(xùn)練集之中每個(gè)樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的準(zhǔn)確率，來確定每個(gè)樣本的權(quán)值。將修改過權(quán)值的新數(shù)據(jù)集送給下層分類器進(jìn)行訓(xùn)練，最后將每次訓(xùn)練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。在計(jì)算能力變得日益廉價(jià)的今天，深度學(xué)習(xí)試圖建立大得多也復(fù)雜得多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來處理存在少量未標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)資源管理專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類別多、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系緊密等特點(diǎn)，隨著數(shù)據(jù)的積累，數(shù)據(jù)資源的利用價(jià)值逐步體現(xiàn)，提高數(shù)據(jù)的管理，是對(duì)數(shù)據(jù)資源充分利用的前提條件。數(shù)據(jù)資源管了包括如下幾部分內(nèi)容：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理、數(shù)據(jù)監(jiān)測管理及元數(shù)據(jù)管理等。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理匯集整理數(shù)據(jù)資源管理所需的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范信息，建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫。利用專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理系統(tǒng)的接口同步更新標(biāo)準(zhǔn)信息。包括數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)以及信息代碼標(biāo)準(zhǔn)。建設(shè)數(shù)據(jù)資源庫，實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)元與本地?cái)U(kuò)展數(shù)據(jù)元標(biāo)準(zhǔn)的匯集。實(shí)現(xiàn)與車輛檢修等數(shù)據(jù)源管理系統(tǒng)接口對(duì)接。建設(shè)信息代碼資源庫，梳理國標(biāo)、部標(biāo)和本省定義的標(biāo)準(zhǔn)代碼以及各業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)需要使用的其它代碼，建立字典代碼實(shí)體數(shù)據(jù)庫。應(yīng)具備字典代碼定期同步功能。并建設(shè)信息代碼在線映射維護(hù)功能，以便對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換提供支持。數(shù)據(jù)監(jiān)控管理大數(shù)據(jù)運(yùn)行監(jiān)控通過對(duì)大數(shù)據(jù)資源庫相關(guān)服務(wù)器、Oracle數(shù)據(jù)庫、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、Hadoop平臺(tái)等的運(yùn)行狀態(tài)、性能指標(biāo)以及數(shù)據(jù)更新情況進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)存在的問題及隱患，輔助系統(tǒng)管理員及時(shí)采取措施，提高大數(shù)據(jù)資源庫的運(yùn)行可靠性，保障大數(shù)據(jù)資源庫穩(wěn)定高效運(yùn)行。發(fā)現(xiàn)異常問題時(shí)通過短信、郵件等方式通知系統(tǒng)管理員及時(shí)處理，實(shí)現(xiàn)通過自動(dòng)、智能、持續(xù)的自動(dòng)監(jiān)控預(yù)警代替人工巡檢，降低運(yùn)維工作量，提高運(yùn)維效率。通過可視化圖表對(duì)監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析直觀展現(xiàn)平臺(tái)運(yùn)行各類運(yùn)行指標(biāo)，輔助管理員從宏觀角度掌握平臺(tái)運(yùn)行情況。性能指標(biāo)監(jiān)控可以對(duì)服務(wù)器CPU負(fù)載、Oracle數(shù)據(jù)庫連接數(shù)、分布式存儲(chǔ)IO負(fù)載、Hadoop負(fù)載等各類性能相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控，以便掌握平臺(tái)負(fù)載情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)性能問題，輔助平臺(tái)優(yōu)化。大數(shù)據(jù)庫日志監(jiān)控自動(dòng)采集大數(shù)據(jù)相關(guān)組件運(yùn)行日志，并根據(jù)既定規(guī)則進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)異常及時(shí)告警。提供日志查詢檢索功能，可以按組件類型、時(shí)間、關(guān)鍵字等進(jìn)行過濾。數(shù)據(jù)量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量監(jiān)控通過對(duì)數(shù)據(jù)總量以及增量進(jìn)行定期監(jiān)控，可以掌握數(shù)據(jù)量變化情況，也可以從數(shù)據(jù)增量角度發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)入庫異常。數(shù)據(jù)量監(jiān)測結(jié)果可同步到數(shù)據(jù)臺(tái)帳，以便數(shù)據(jù)臺(tái)帳統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)總量情況。元數(shù)據(jù)管理元數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)倉庫中存儲(chǔ)的基本單元，實(shí)現(xiàn)對(duì)元數(shù)據(jù)的管理，數(shù)據(jù)倉庫的最基本功能之一。元數(shù)據(jù)管理包括元數(shù)據(jù)注冊登記、元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、元數(shù)據(jù)建模等多方面功能。數(shù)據(jù)服務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)開放存儲(chǔ)訪問接口，提供基于Hadoop技術(shù)體系的HDFS、HBase訪問接口，以O(shè)penAPI的方式，為應(yīng)用提供大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)。數(shù)據(jù)服務(wù)層主要由數(shù)據(jù)服務(wù)總線來建設(shè)，主要負(fù)責(zé)將大數(shù)據(jù)平臺(tái)的能力接口注冊進(jìn)去，再以標(biāo)準(zhǔn)化接口開放給應(yīng)用系統(tǒng)使用，支持多種協(xié)議轉(zhuǎn)換、服務(wù)質(zhì)量控制、訪問控制、規(guī)則引擎等。數(shù)據(jù)服務(wù)層將大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)服務(wù)能力開放出去，供第三方平臺(tái)使用。如上圖：應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)使用服務(wù)接口，來接入數(shù)據(jù)服務(wù)總線，經(jīng)過數(shù)據(jù)服務(wù)總線的接入端點(diǎn)，進(jìn)行過濾。同時(shí)根據(jù)訪問控制、服務(wù)質(zhì)量、協(xié)議轉(zhuǎn)換、策略調(diào)度、規(guī)則引擎的處理，接出到大數(shù)據(jù)平臺(tái)的能力接口。大數(shù)據(jù)平臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)基于烽火自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)FitData產(chǎn)品，F(xiàn)itData主要集成了基礎(chǔ)計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲(chǔ)資源，在統(tǒng)一的安全體管理體系下，將這些資源再進(jìn)行深度加工、處理、關(guān)聯(lián)，形成多種類型的基礎(chǔ)服務(wù)能力，構(gòu)建基礎(chǔ)資源層，向應(yīng)用提供基礎(chǔ)資源的服務(wù)能力。數(shù)據(jù)服務(wù)總線通過服務(wù)治理來維護(hù)基礎(chǔ)資源服務(wù)能力，并通過訪問控制、服務(wù)質(zhì)量、協(xié)議轉(zhuǎn)換等，對(duì)應(yīng)用提供多協(xié)議支持。平臺(tái)支撐體系的運(yùn)維體系提供整體運(yùn)維能力，保障平臺(tái)的正常運(yùn)行；安全體系提供整體安全能力，保障平臺(tái)的數(shù)據(jù)安全和使用安全；平臺(tái)采用分布式架構(gòu)，支持巨量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析，保障專家管理系統(tǒng)的高性能、高可用性和易擴(kuò)展性。FitData大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)結(jié)構(gòu)如下圖紅線標(biāo)出部分。數(shù)據(jù)計(jì)算與存儲(chǔ)：是FitData大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心內(nèi)容，提供分布式存儲(chǔ)能力和分布式計(jì)算能力。提供的存儲(chǔ)框架能力，包括基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，其計(jì)算框架與存儲(chǔ)框架均是分布式集群方式部署，可以平滑的進(jìn)行彈性擴(kuò)容。數(shù)據(jù)服務(wù)層：數(shù)據(jù)服務(wù)層主要由數(shù)據(jù)服務(wù)接口來實(shí)現(xiàn)，對(duì)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。通過數(shù)據(jù)服務(wù)接口將平臺(tái)的數(shù)據(jù)資源以標(biāo)準(zhǔn)API接口的方式開放出來，供不同的應(yīng)用系統(tǒng)使用。數(shù)據(jù)應(yīng)用層主要提供基于該平臺(tái)來構(gòu)建的專家系統(tǒng)應(yīng)用。采用平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)API，數(shù)據(jù)資源層獲取數(shù)據(jù)服務(wù)，目前API接口包括資源目錄瀏覽、數(shù)據(jù)查詢搜索等。數(shù)據(jù)匯聚層：提供各層之間數(shù)據(jù)交換能力，由ETL數(shù)據(jù)集成工具來實(shí)現(xiàn)。平臺(tái)支持多中異構(gòu)數(shù)據(jù)源，針對(duì)不同數(shù)據(jù)源的不同數(shù)據(jù)，也提供多種數(shù)據(jù)抽取方式，例如數(shù)據(jù)庫直連抽取、Sqoop抽取等。提供計(jì)算框架能力，主要集成了批處理計(jì)算框架、流式計(jì)算框架、內(nèi)存計(jì)算框架等能力，還提供了像Hive、Mahout、Spark等二次計(jì)算能力框架。平臺(tái)可將這些計(jì)算能力開放，供數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用系統(tǒng)來使用。運(yùn)維體系：運(yùn)維體系提供面向?qū)＜蚁到y(tǒng)完整運(yùn)維方案，涵蓋了運(yùn)行監(jiān)控到使用操作。安全體系提供面向?qū)＜蚁到y(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的用戶權(quán)限管理、終端訪問控制、日志安全審計(jì)等能力。數(shù)據(jù)存與計(jì)算是FitData大數(shù)據(jù)平臺(tái)核心能力，將目前專家系統(tǒng)內(nèi)部業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源進(jìn)行有效整合，集成以數(shù)據(jù)為核心的查詢、分析和管理能力。采用分層整合，靈活配置，橫向擴(kuò)展，縱向貫穿的大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)能力，其計(jì)算框架、存儲(chǔ)框架都以容器的方式，可輕松靈活的在線進(jìn)行裝卸，以平滑擴(kuò)充大數(shù)據(jù)平臺(tái)的集成能力。除此還集成了二級(jí)計(jì)算框架、通用的數(shù)據(jù)處理算法庫和數(shù)據(jù)倉庫，將大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工和分析挖掘，處理后的數(shù)據(jù)可訂閱，充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)即服務(wù)的大數(shù)據(jù)思想。?分布式存儲(chǔ)框架：主要負(fù)責(zé)針對(duì)巨量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，以分布式存儲(chǔ)技術(shù)，支持快速、巨量、多種類型的數(shù)據(jù)存取。支持從數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)平臺(tái)存儲(chǔ)，集成多種存儲(chǔ)方式，有針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。?計(jì)算框架：主要提供批處理計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、流式計(jì)算框架，由數(shù)據(jù)處理管理驅(qū)動(dòng)來分配和調(diào)度計(jì)算框架，加載數(shù)據(jù)處理算法，完成數(shù)據(jù)處理。?數(shù)據(jù)倉庫：主要對(duì)計(jì)算框架完成后的結(jié)果進(jìn)行存儲(chǔ)，支持Hbase、MSSQLServer等存儲(chǔ)，同時(shí)將數(shù)據(jù)以接口的形式開放出去。?數(shù)據(jù)處理算法庫：集成通用的數(shù)據(jù)分析算法、能夠插入用戶自定義的數(shù)據(jù)模型算法，配合以資源管理系統(tǒng)為主的計(jì)算存儲(chǔ)框架，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。?資源管理系統(tǒng)，以容器的方式，來為計(jì)算框架和存儲(chǔ)框架分配資源，并支持資源調(diào)度，彈性伸縮。?數(shù)據(jù)服務(wù)總線：主要將基礎(chǔ)平臺(tái)的能力和數(shù)據(jù)服務(wù)接口，以API的方式開放出去，形成一個(gè)共享的、供應(yīng)用使用的服務(wù)總線。FitData特點(diǎn)廣泛適應(yīng)性：支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。巨量數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)處理能力在PB級(jí)以上。線性擴(kuò)展：存儲(chǔ)、計(jì)算均可增加節(jié)點(diǎn)進(jìn)行線性擴(kuò)展。統(tǒng)一運(yùn)維管理：降低安裝部署、運(yùn)營、維護(hù)成本。經(jīng)濟(jì)性：可運(yùn)行在普通X86服務(wù)器上，硬件成本低。高可靠性：支持容災(zāi)容錯(cuò)、備份恢復(fù)機(jī)制，支持自動(dòng)告警。支持節(jié)點(diǎn)可靠性、數(shù)據(jù)可靠性。高性能：高效數(shù)據(jù)處理性能，支持Spark、Storm、R。認(rèn)證安全：支持Kerberos安全認(rèn)證、LDAP賬戶管理控制。數(shù)據(jù)安全：支持?jǐn)?shù)據(jù)加密。負(fù)載均衡：支持節(jié)點(diǎn)間存儲(chǔ)、技術(shù)負(fù)載均衡。開放性：支持符合Hadoop規(guī)范的第三方組件或工具。FitData主要功能FitData是基于開源Hadoop開發(fā)的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，提供PB級(jí)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和處理能力，支持?jǐn)?shù)據(jù)加載、查詢、分析、挖掘等功能。節(jié)點(diǎn)批量自動(dòng)部署通過以Web管理，以圖形界面的方式實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)節(jié)點(diǎn)批量自動(dòng)部署，只需添加主機(jī)名(或者IP地址)即可實(shí)現(xiàn)將節(jié)點(diǎn)服務(wù)器添加到集群中，截圖如下：圖向集群中添加節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)管理通過web管理實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)添加、刪除，當(dāng)存儲(chǔ)空間或者計(jì)算資源不足時(shí)，支持向集群中添加同等配置的服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)在線動(dòng)態(tài)擴(kuò)容，而不需要停機(jī)處理，不影響平臺(tái)正常運(yùn)行。大數(shù)據(jù)平臺(tái)以Web圖形界面實(shí)現(xiàn)Hadoop集群監(jiān)控，包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)的硬件資源、軟件資源、數(shù)據(jù)資源的監(jiān)控，以及整個(gè)Hadoop集群的工作負(fù)載。主要包括以下幾個(gè)方面：服務(wù)組件狀態(tài)監(jiān)控通過管理平臺(tái)可以看到所有目前已安裝的服務(wù)組件的健康狀況。圖服務(wù)組件運(yùn)行狀況計(jì)算資源負(fù)載監(jiān)控通過管理平臺(tái)可以實(shí)時(shí)看到整個(gè)平臺(tái)的資源負(fù)載情況，包括集群的CPU、集群磁盤IO、集群網(wǎng)絡(luò)IO、HDFSIO，如下圖所示：圖計(jì)算資源監(jiān)控多任務(wù)實(shí)時(shí)監(jiān)控通過對(duì)集群運(yùn)行任務(wù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測，并根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)和耗時(shí)不同對(duì)任務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度，減少出現(xiàn)大量任務(wù)等待和重要任務(wù)無法及時(shí)完成的可能，可以使Hadoop集群的運(yùn)行變得更加高效合理。（1）、系統(tǒng)根據(jù)各隊(duì)列資源的最小值分配集群資源，這樣可以按照需求對(duì)各任務(wù)隊(duì)列獲取的集群資源進(jìn)行分配，而且不會(huì)出現(xiàn)集群資源的閑置浪費(fèi)。（2）、可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各任務(wù)隊(duì)列獲取的集群資源大小實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，及時(shí)保證高優(yōu)先級(jí)任務(wù)所在隊(duì)列獲得更多的集群資源。（3）、可以實(shí)現(xiàn)在某個(gè)任務(wù)隊(duì)列出現(xiàn)空閑時(shí)，將該任務(wù)隊(duì)列獲取的集群資源自動(dòng)分配給其他繁忙的任務(wù)隊(duì)列，以使得集群資源利用最大化。磁盤性能監(jiān)控對(duì)集群機(jī)器的硬盤進(jìn)行監(jiān)控，如下圖所示，詳細(xì)的展示出磁盤IO的利用率，讀寫速度，磁盤的等待時(shí)間。圖：磁盤性能監(jiān)控故障快速定位大數(shù)據(jù)平臺(tái)具備完整的告警監(jiān)控和故障快速定位能力。能夠?qū)⒂?jì)算框架的每個(gè)作業(yè)進(jìn)度、狀態(tài)、資源利用情況進(jìn)行監(jiān)控，并通過可視化圖形界面進(jìn)行展示。當(dāng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)出現(xiàn)異常情況時(shí)，平臺(tái)能夠通過監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)宕機(jī)、集群異常、安全異常等異常事件進(jìn)行預(yù)警、報(bào)警，并通過郵件、短信報(bào)警手段進(jìn)行告警通知。提供預(yù)制的恢復(fù)規(guī)則和安全規(guī)則，對(duì)集群異常進(jìn)行自動(dòng)修復(fù)、自動(dòng)限制非安全行為的操作。大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠通過對(duì)告警信息的分析，快速定位平臺(tái)內(nèi)部出現(xiàn)故障的節(jié)點(diǎn)，對(duì)于因故障無法繼續(xù)提供服務(wù)器的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，將平臺(tái)的作業(yè)任務(wù)自動(dòng)分配到其他的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，同時(shí)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用分布式體系結(jié)構(gòu)及無單點(diǎn)故障設(shè)計(jì)，平臺(tái)內(nèi)任何節(jié)點(diǎn)的宕機(jī)都不會(huì)影響平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行和業(yè)務(wù)的正常使用。待故障節(jié)點(diǎn)恢復(fù)正常后，再將該節(jié)點(diǎn)納入平臺(tái)的資源中，將作業(yè)任務(wù)分配到恢復(fù)后的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。日常運(yùn)維監(jiān)控大數(shù)據(jù)綜合平臺(tái)提供完整的日常運(yùn)維監(jiān)控的服務(wù)能力，針對(duì)從上層應(yīng)用平臺(tái)到底層基礎(chǔ)平臺(tái)的各個(gè)功能模塊和組件均提供有監(jiān)控能力，能夠分析系統(tǒng)的運(yùn)行日志和用戶日志，并且能夠?qū)⒈O(jiān)控?cái)?shù)據(jù)通過文件接口或webservice接口的方式匯總到平臺(tái)管理運(yùn)維模塊的監(jiān)控管理界面中進(jìn)行統(tǒng)一呈現(xiàn)和管理使用。系統(tǒng)能夠根據(jù)監(jiān)控到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷，對(duì)異常的數(shù)據(jù)觸發(fā)告警，在前臺(tái)界面提醒，直至出發(fā)通知和處理等進(jìn)一步動(dòng)作。平臺(tái)的監(jiān)控范圍涵蓋有：平臺(tái)管理資源的使用與分配服務(wù)器視圖：提供針對(duì)各服務(wù)器和存儲(chǔ)等設(shè)備的資源使用情況的實(shí)時(shí)查看，包括當(dāng)前設(shè)備的CPU負(fù)荷，內(nèi)存占用情況，存儲(chǔ)空間使用情況，網(wǎng)絡(luò)帶寬占用情況、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等。管理員能夠根據(jù)監(jiān)控信息在管理平臺(tái)上有效調(diào)度分配系統(tǒng)資源。其中集群的監(jiān)控如下圖所示：針對(duì)服務(wù)器的監(jiān)控如下圖所示：服務(wù)視圖：提供系統(tǒng)中各服務(wù)資源使用情況的實(shí)時(shí)查看，包括連接數(shù)、當(dāng)前作業(yè)數(shù)，I/O情況，運(yùn)行狀態(tài)等。監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行情況接口服務(wù)運(yùn)行監(jiān)控：提供針對(duì)數(shù)據(jù)源和應(yīng)用層的監(jiān)控服務(wù)，包括運(yùn)行狀態(tài)和流量等信息；數(shù)據(jù)存取過程監(jiān)控：提供針對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過程的監(jiān)控服務(wù)，包括系統(tǒng)平臺(tái)的I/O情況（整體I/O和具體各節(jié)點(diǎn)I/O以及具體的各作業(yè)的I/O情況）和數(shù)據(jù)存取過程的任務(wù)列表；數(shù)據(jù)匯聚過程監(jiān)控：監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯聚過程，包括使用資源信息，使用的數(shù)據(jù)源信息，作業(yè)進(jìn)程運(yùn)行狀況信息，使用時(shí)間/計(jì)劃完成時(shí)間等信息；數(shù)據(jù)處理過程監(jiān)控（作業(yè)監(jiān)控）：監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理（作業(yè)）過程，包括使用資源信息，使用的數(shù)據(jù)源信息，作業(yè)進(jìn)程運(yùn)行狀況信息，使用時(shí)間/計(jì)劃完成時(shí)間等信息；應(yīng)用監(jiān)控：針對(duì)運(yùn)行在平臺(tái)上的應(yīng)用進(jìn)行監(jiān)控，包括各應(yīng)用當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)、應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)的使用狀況，應(yīng)用為用戶提供的查詢數(shù)量等；系統(tǒng)異常告警與處理用戶告警：對(duì)用戶操作使用過程中的異常行為進(jìn)行告警，例如某用戶訪問了超過其正常權(quán)限的數(shù)據(jù)等。系統(tǒng)告警：對(duì)系統(tǒng)中存在的服務(wù)節(jié)點(diǎn)宕機(jī)，系統(tǒng)接口異常，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)報(bào)錯(cuò)，系統(tǒng)資源緊張等系統(tǒng)運(yùn)行異常情況進(jìn)行告警觸發(fā)，并提醒用戶進(jìn)行操作處理。FitData優(yōu)勢烽火大數(shù)據(jù)平臺(tái)FitData借助先進(jìn)開源的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及處理技術(shù)，成功實(shí)施了公安大數(shù)據(jù)平臺(tái)、楚天云政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的實(shí)施，逐步沉淀了大量的算法模型及分析與展示工具，在平臺(tái)性能及穩(wěn)定性上經(jīng)歷了實(shí)戰(zhàn)的考驗(yàn)，逐步總結(jié)出一套FitData自己的系統(tǒng)優(yōu)化策略及系統(tǒng)運(yùn)維策略，平臺(tái)經(jīng)受住了單節(jié)點(diǎn)超過1000臺(tái)集群的實(shí)戰(zhàn)考驗(yàn)，并支持HA高可用性運(yùn)行策略，經(jīng)過四年時(shí)間及高強(qiáng)度項(xiàng)目的錘煉，F(xiàn)itData大數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)走出了自己的路。在數(shù)據(jù)處理上支持PB及超大量數(shù)據(jù)的秒級(jí)查詢及匯集。SmartAS是企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)開發(fā)平臺(tái)，它基于FitData平臺(tái)之上，采用微服務(wù)架構(gòu)，支持分布式部署，是成熟可靠的多終端應(yīng)用開發(fā)框架。它集成業(yè)界流行和成熟的技術(shù)框架，通過應(yīng)用系統(tǒng)使用，反饋的情況不斷完善應(yīng)用框架的通用功能，滿足業(yè)務(wù)系統(tǒng)快熟構(gòu)建的目標(biāo)，具備良好用戶體驗(yàn)硬件部署按照專家系統(tǒng)安裝接口規(guī)范要求，結(jié)合專家管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)量估算值和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特點(diǎn)，本著數(shù)據(jù)安全、系統(tǒng)穩(wěn)定可靠的核心設(shè)計(jì)思路，設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器22臺(tái)，其中管理節(jié)點(diǎn)服務(wù)器2臺(tái)，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)服務(wù)器19臺(tái)，監(jiān)控節(jié)點(diǎn)一臺(tái)，系統(tǒng)RDBMS數(shù)據(jù)庫服務(wù)器臺(tái)，應(yīng)用服務(wù)器6臺(tái)，繪制專家系統(tǒng)部署邏輯結(jié)構(gòu)圖如下:硬件清單根據(jù)系統(tǒng)規(guī)劃及安裝接口規(guī)范要求，初步規(guī)劃服務(wù)器如下：系統(tǒng)應(yīng)用服務(wù)器需求6臺(tái)；大數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)22個(gè)，其中管理節(jié)點(diǎn)2個(gè)，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)19個(gè)，監(jiān)控節(jié)點(diǎn)服務(wù)器1臺(tái)，RDBMS數(shù)據(jù)庫服務(wù)器兩臺(tái)雙機(jī)熱備。具體各服務(wù)器硬件需求如下表：編號(hào)服務(wù)器名配置數(shù)量說明1RDBMS數(shù)據(jù)庫服務(wù)器4*IntelXeonE7-4800/8800v3最大可擴(kuò)展至4CPU，72核支持8GB/16GB/32GB/64GBDDR4高速內(nèi)存配置128GBDDR4內(nèi)存配置9塊900GB15KSAS，14*4TNLSAS硬盤。2雙機(jī)備份2大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理節(jié)點(diǎn)2*IntelXeonE7-4800/8800v3最大可擴(kuò)展至4CPU，72核支持8GB/16GB/32GB/64GBDDR4高速內(nèi)存配置128GBDDR4內(nèi)存配置6塊600GB15KSAS，3*4TNLSAS硬盤。1Active3大數(shù)據(jù)平臺(tái)管理節(jié)點(diǎn)2*IntelXeonE7-4800/8800v3最大可擴(kuò)展至4CPU，72核支持8GB/16GB/32GB/64GBDDR4高速內(nèi)存配置128GBDDR4內(nèi)存配置6塊600GB15KSAS，3*4TNLSAS硬盤。1Standby4大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)2*IntelXeonE7-4800/8800v3最大可擴(kuò)展至4CPU，72核支持8GB/16GB/32GB/64GBDDR4高速內(nèi)存配置128GBDDR4內(nèi)存配置6塊600GB15KSAS，12*4TNLSAS硬盤。19數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)5大數(shù)據(jù)集群性能檢測服務(wù)器2*IntelXeonE7-4800/8800v3最大可擴(kuò)展至4CPU，72核支持8GB/16GB/32GB/64GBDDR4高速內(nèi)存配置128GBDDR4內(nèi)存配置6塊600GB15KSAS，3*4TNLSAS硬盤。1監(jiān)控節(jié)點(diǎn)6應(yīng)用服務(wù)器CPU：2顆E5-2630v3≥24個(gè)內(nèi)存插槽，最大支持1.5TB內(nèi)存，支持2133MHz內(nèi)存。當(dāng)前配置64GB內(nèi)存。支持SAS、SSD和PCIeSSD硬盤，支持2.5寸和3.5寸硬盤混插。支持24+2個(gè)2.5寸SAS/SATA或者14個(gè)3.5寸SAS/SATA+2個(gè)2.5寸SAS/SATA+16個(gè)1.8"SSD。硬盤：配置6塊600GB15KSAS硬盤2應(yīng)用服務(wù)器7交換機(jī)4810/100/1000Base-TX，4100/1000Base-XSFP2網(wǎng)絡(luò)設(shè)備8防火墻多功能防火墻，4口以上2安防設(shè)備9工作站Intel(R)XeonCPUE5，配置1TSATA硬盤。內(nèi)存：8GB2說明：硬件部分交換機(jī)、防火強(qiáng)及工作站，請根據(jù)標(biāo)書確認(rèn)！大數(shù)據(jù)服務(wù)器、RDBMS數(shù)據(jù)庫服務(wù)器及應(yīng)用服務(wù)器的具體配置參數(shù)請硬件朋友和標(biāo)書上進(jìn)行重新確認(rèn)，這邊只對(duì)內(nèi)存量、CPU顆數(shù)及存儲(chǔ)空間大小做了要求。個(gè)人介紹吳宏勛：“烽火集成”高級(jí)大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，曾擔(dān)任醫(yī)療大數(shù)據(jù)、公安大數(shù)據(jù)、財(cái)稅大數(shù)據(jù)項(xiàng)目大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，具有豐富的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，對(duì)高吞吐、高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)匯集，TB、PB級(jí)海量數(shù)據(jù)即席查詢與實(shí)時(shí)處理具有針對(duì)性方案和經(jīng)驗(yàn)，研讀過部分Hadoop、HBase、Spark源碼，對(duì)Hadoop、HBase、Spark的原理有很深的理解，曾從事多個(gè)項(xiàng)目大數(shù)據(jù)平臺(tái)的調(diào)優(yōu)工作！專家系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)本系統(tǒng)總共分為四個(gè)層次，從下到上依次為數(shù)據(jù)采集層、基礎(chǔ)平臺(tái)層、應(yīng)用支撐層、應(yīng)用及展示層，各層在專家系統(tǒng)統(tǒng)一業(yè)務(wù)規(guī)范、技術(shù)規(guī)范、安全規(guī)范下進(jìn)行數(shù)據(jù)通信及集成。數(shù)據(jù)采集層：負(fù)責(zé)專家系統(tǒng)信息數(shù)據(jù)的匯集、轉(zhuǎn)換與加載，數(shù)據(jù)采集層提供多種數(shù)據(jù)采集方法:ETL、Flume、Kafka等，系統(tǒng)支持Flume+Kafka+Storm混合架構(gòu)的數(shù)據(jù)采集模式，以提高數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的吞吐量和并發(fā)量?；A(chǔ)平臺(tái)層：基礎(chǔ)平臺(tái)層為專家數(shù)據(jù)倉庫提供大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)支撐，包括分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、Hbase數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、Yarn并行計(jì)算資源管理與監(jiān)控等，同時(shí)支持Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫，支持R等行業(yè)分析庫。應(yīng)用支撐層：應(yīng)用支撐層為系統(tǒng)各類應(yīng)用提供支撐，是系統(tǒng)數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層的連接紐帶。應(yīng)用支撐層包括基礎(chǔ)平臺(tái)和常規(guī)算法兩個(gè)部分，基礎(chǔ)平臺(tái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與并行計(jì)算，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)支持分布式存儲(chǔ)、RDBMS存儲(chǔ)等存儲(chǔ)方式，常規(guī)算法負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)建模。應(yīng)用及展示層：應(yīng)用層是系統(tǒng)各項(xiàng)業(yè)務(wù)功能的集合，主要包括資車輛故障診斷、車輛健康評(píng)估、車輛部件檢修、車輛故障處理及車輛對(duì)比分析等。展示層是用戶同系統(tǒng)交互的窗口，是應(yīng)用層對(duì)外提供服務(wù)的主要手段。支持多種圖表展示如餅圖、柱狀圖、曲線圖、熱力圖、氣泡圖和散點(diǎn)圖等可視化展示。平臺(tái)運(yùn)維管理Hadoop集群監(jiān)控大數(shù)據(jù)平臺(tái)以Web圖形界面實(shí)現(xiàn)Hadoop集群監(jiān)控，包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)的硬件資源、軟件資源、數(shù)據(jù)資源的監(jiān)控，以及整個(gè)Hadoop集群的工作負(fù)載。主要包括以下幾個(gè)方面：服務(wù)組件狀態(tài)監(jiān)控通過管理平臺(tái)可以看到所有目前已安裝的服務(wù)組件的健康狀況，綠色圈表示運(yùn)行狀態(tài)健康。圖：服務(wù)組件運(yùn)行狀況存儲(chǔ)與內(nèi)存資源監(jiān)控包括獲取存儲(chǔ)量、剩余存儲(chǔ)量以及存儲(chǔ)系統(tǒng)整體情況信息。如果集群中的某臺(tái)機(jī)器的磁盤或者內(nèi)存的使用率達(dá)到指定的閥值，系統(tǒng)可以通過郵件或者短信的方式進(jìn)行預(yù)警。圖：存儲(chǔ)和內(nèi)存資源監(jiān)控系統(tǒng)負(fù)載管理I通過管理平臺(tái)可以實(shí)時(shí)看到整個(gè)平臺(tái)的資源負(fù)載情況，包括集群的CPU、集群磁盤IO、集群網(wǎng)絡(luò)IO、HDFSIO，如下圖所示：通過對(duì)集群運(yùn)行任務(wù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測，并根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)和耗時(shí)不同對(duì)任務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度，減少出現(xiàn)大量任務(wù)等待和重要任務(wù)無法及時(shí)完成的可能，可以使Hadoop集群的運(yùn)行變得更加高效合理。（1）、系統(tǒng)根據(jù)各隊(duì)列資源的最小值分配集群資源，這樣可以按照需求對(duì)各任務(wù)隊(duì)列獲取的集群資源進(jìn)行分配，而且不會(huì)出現(xiàn)集群資源的閑置浪費(fèi)。（2）、可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各任務(wù)隊(duì)列獲取的集群資源大小實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，及時(shí)保證高優(yōu)先級(jí)任務(wù)所在隊(duì)列獲得更多的集群資源。（3）、可以實(shí)現(xiàn)在某個(gè)任務(wù)隊(duì)列出現(xiàn)空閑時(shí)，將該任務(wù)隊(duì)列獲取的集群資源自動(dòng)分配給其他繁忙的任務(wù)隊(duì)列，以使得集群資源利用最大化。操作系統(tǒng)管理磁盤性能監(jiān)控對(duì)集群機(jī)器的硬盤進(jìn)行監(jiān)控，如下圖所示，詳細(xì)的展示出磁盤IO的利用率，讀寫速度，磁盤的等待時(shí)間。圖：磁盤性能監(jiān)控故障快速定位大數(shù)據(jù)平臺(tái)具備完整的告警監(jiān)控和故障快速定位能力。能夠?qū)⒂?jì)算框架的每個(gè)作業(yè)進(jìn)度、狀態(tài)、資源利用情況進(jìn)行監(jiān)控，并通過可視化圖形界面進(jìn)行展示。當(dāng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)出現(xiàn)異常情況時(shí)，平臺(tái)能夠通過監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)宕機(jī)等集群異常、安全異常等異常事件進(jìn)行預(yù)警、報(bào)警，并通過郵件、短信等報(bào)警手段進(jìn)行告警通知。提供預(yù)制的恢復(fù)規(guī)則和安全規(guī)則，對(duì)集群異常進(jìn)行自動(dòng)修復(fù)、自動(dòng)限制非安全行為的操作。大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠通過對(duì)告警信息的分析，快速定位平臺(tái)內(nèi)部出現(xiàn)故障的節(jié)點(diǎn)，對(duì)于因故障無法繼續(xù)提供服務(wù)器的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，將平臺(tái)的作業(yè)任務(wù)自動(dòng)分配到其他的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行，同時(shí)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用分布式體系結(jié)構(gòu)及無單點(diǎn)故障設(shè)計(jì)，平臺(tái)內(nèi)任何節(jié)點(diǎn)的宕機(jī)都不會(huì)影響平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行和業(yè)務(wù)的正常使用。待故障節(jié)點(diǎn)恢復(fù)正常后，再將該節(jié)點(diǎn)納入平臺(tái)的資源中，將作業(yè)任務(wù)分配到恢復(fù)后的節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。運(yùn)行日志監(jiān)控針對(duì)每個(gè)服務(wù)組件運(yùn)行的實(shí)時(shí)日志信息可以從平臺(tái)中查看，便于在服務(wù)組件運(yùn)行中斷時(shí)查找和追蹤原因。例如，我們想要查看HBase服務(wù)組件中Mater角色的日志信息，如下圖所示：平臺(tái)安全管理在Hadoop2.x中加入了Kerberos認(rèn)證機(jī)制。Kerberos可以將認(rèn)證的密鑰在集群部署時(shí)事先放到可靠的節(jié)點(diǎn)上。集群運(yùn)行時(shí)，集群內(nèi)的節(jié)點(diǎn)使用密鑰得到認(rèn)證。只有被認(rèn)證過節(jié)點(diǎn)才能正常使用，防止惡意的使用或篡改Hadoop集群的問題，確保Hadoop集群的可靠安全。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理兩個(gè)部分，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定是在專家系統(tǒng)業(yè)務(wù)統(tǒng)一規(guī)范前提下，指導(dǎo)專家系統(tǒng)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，包括數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)等；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化是指按照統(tǒng)一專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式。將專家信息數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成符合專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)要求的信息數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測規(guī)則，通過數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測引擎，對(duì)數(shù)據(jù)表中的增量數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，調(diào)用規(guī)則算法或擴(kuò)展程序進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測，并提供問題數(shù)據(jù)庫的建立、數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告的生成、問題數(shù)據(jù)的處理、以及對(duì)問題數(shù)據(jù)的通報(bào)和反饋來保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和實(shí)效性等功能。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)對(duì)采集的數(shù)據(jù)庫根據(jù)數(shù)據(jù)間的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，通過數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，增加實(shí)體數(shù)據(jù)的維度，將單個(gè)的數(shù)據(jù)擴(kuò)展成行業(yè)信息資源，提高數(shù)據(jù)的價(jià)值。武漢光谷創(chuàng)意文化科技園有限公司P（2014）104號(hào)地塊二期消防工程一、工程概況龍巖市中心城區(qū)道路總長66844m，道路車、人流量大，道路兩旁建筑商場密集。為滿足市政布置要求約120米處設(shè)置一個(gè)消防栓，總設(shè)計(jì)565個(gè)，需新建及改造320個(gè)消防栓，消火栓安裝在街道的十字路口區(qū)．在保證醒目又不影響行人、行車的位置上，同時(shí)考慮維護(hù)和日常排水泄水方便，宜設(shè)置在人行道街沿上，雨水排泄口旁，人行道樹側(cè)距路邊的距離宜1m處；距建筑外墻的距離不宜小于5m，同時(shí)，為便于使用，規(guī)定了消火栓距被保護(hù)建筑物不宜超過40m。安排雙龍路段先行施工，雙龍路位于龍騰路與曹溪路之間，全長1305m。二、工程特點(diǎn)1、管線沿線地形、地貌多變，可能需破路邊綠化，地下管線復(fù)雜不詳。現(xiàn)場施工時(shí)必須與周圍群眾做好溝通，必須采取有力的措施，大力做好施工協(xié)調(diào)工作，精心組織施工，確保工期目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。2、施工工作面較大，施工時(shí)須合理安排。3、工程施工為露天作業(yè)，受天氣影響很大，會(huì)遇到許多意想不到的困難，如遇下雨天氣，需做好防雨措施等。三、施工總體安排根據(jù)業(yè)主總體工期安排以及現(xiàn)場實(shí)際情況進(jìn)行合理安排工期，計(jì)劃開工日期為2014年4月10日，完工日期為2014年6月9日，總工期60天。施工隊(duì)伍配置：每天16組，每組2人，其中工程師1名，現(xiàn)場管理人員2名，水電工6名，砼工6名，普工20名，安全員1名，共36人。主要材料機(jī)械配備

施工主要機(jī)械設(shè)備：采用閩山牌消防栓及管道，配備足夠的安裝、調(diào)試機(jī)具（各類材料的規(guī)格、性能、各類參數(shù)應(yīng)能滿足設(shè)計(jì)及施工規(guī)范的要求，并應(yīng)選用優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品）；電焊機(jī)；電鉆；土建施工用具；挖機(jī)；自卸汽車等。四、完成進(jìn)度工期的措施1、采用流水計(jì)劃，詳細(xì)制定月、旬計(jì)劃，逐旬落實(shí)計(jì)劃完成情況，昨早計(jì)劃、早安排、早落實(shí)。做到只能超前，不能落后。2、認(rèn)真制定施工方法合理調(diào)配人員，提高機(jī)組急劇的利用率。3、嚴(yán)抓現(xiàn)場管理工作程序，樹立質(zhì)量意識(shí)；正確理解質(zhì)量和進(jìn)度的關(guān)系。4、提高現(xiàn)場施工人員的安全、環(huán)保意識(shí)，做到“三個(gè)保持、三個(gè)完善、三個(gè)落實(shí)”。5、在施工中針對(duì)質(zhì)量、計(jì)劃、進(jìn)度、安全等問題做到：常開會(huì)、常分析、常安排、常布局、常落實(shí)，促進(jìn)施工進(jìn)度。6、加強(qiáng)內(nèi)部管理，嚴(yán)格遵循自檢、報(bào)檢、抽檢程序，做到內(nèi)業(yè)資料數(shù)據(jù)的真實(shí)性。五、編制依據(jù)龍巖水務(wù)提供的圖紙及設(shè)計(jì)說明。《給水排水管道工程施工及驗(yàn)收規(guī)范》（GB50268—2008）《工程測量規(guī)范》（GB50026—93）《管道工程設(shè)計(jì)與施工手冊》；《建筑給排水及采暖工程施工驗(yàn)收規(guī)范》（GB50242-2002）國家及福建省有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、圖集。公司項(xiàng)目管理文件。公司ISO9001:2000質(zhì)量體系文件。六、施工組織方案1、施工前準(zhǔn)備：開工前，由管道專業(yè)工程師組織施工技術(shù)人員做好圖紙會(huì)審；組織技術(shù)人員對(duì)管道沿線的地形地貌現(xiàn)場勘察并做好技術(shù)資料的交接和書面交接記錄。施工現(xiàn)場做好清理準(zhǔn)備，清除現(xiàn)場障礙物，做好防護(hù)工作。2、施工安排根據(jù)工程特點(diǎn)和施工條件，本路段施工采取平行流水作業(yè)施工。3、施工主體方案測量放樣→挖管道溝槽（根據(jù)實(shí)際情況選擇是否用排水、降水措施）→基底夯實(shí)及墊層施工→管道安裝（管道防腐處理）→安裝閥門、消防栓→砌筑閥門井→給水管道系統(tǒng)自檢→系統(tǒng)試壓、滲水試壓→回填土及夯實(shí)土方→管道清洗及消毒→交工驗(yàn)收。（一）、測量放線1、對(duì)業(yè)主提供的測量交底樁進(jìn)行復(fù)核，并按照施工需要加密導(dǎo)線點(diǎn)的控制網(wǎng)。為確?？刂凭W(wǎng)的可造性，將根據(jù)現(xiàn)場條件把控制點(diǎn)都選定在施工作業(yè)范圍外的永久物體上，做到各控制點(diǎn)通視性良好，符合施工需要，控制點(diǎn)選定后經(jīng)過實(shí)測和導(dǎo)線閉合把整個(gè)工程范圍內(nèi)的控制點(diǎn)坐標(biāo)定下來。2、臨時(shí)水準(zhǔn)點(diǎn)和管道軸線控制樁的設(shè)置應(yīng)便于觀測且必須牢固，沿管道兩側(cè)布置。設(shè)置控制點(diǎn)時(shí)充分考慮施工對(duì)場地的需要，把控制點(diǎn)布置在不影響施工的地方，并用混凝土護(hù)樁，縱橫軸線測設(shè)完畢后經(jīng)現(xiàn)場監(jiān)理復(fù)核認(rèn)可后方可使用。開槽鋪設(shè)臨時(shí)水準(zhǔn)點(diǎn)，每200米不應(yīng)少于1個(gè)。3、臨時(shí)水準(zhǔn)點(diǎn)、管道軸線控制樁、高程樁應(yīng)經(jīng)過復(fù)核方能使用，且經(jīng)常校核。4、已建管道，構(gòu)筑物等與本工程銜接的平面位置和高程，開工前應(yīng)校核。（二）、溝槽的開挖、支護(hù)和排水1、開挖土方開挖前，應(yīng)首先查明地下水位、土質(zhì)及地下現(xiàn)有管道、構(gòu)筑物等情況，然后根據(jù)實(shí)際情況制訂土方開挖、調(diào)運(yùn)方案及是否需要采取溝槽降水、支撐等安全措施等。本工程開挖深度不大，根據(jù)土質(zhì)、地下水位、地下及地上構(gòu)筑物以及施工環(huán)境等情況進(jìn)行溝槽施工。溝槽的開挖采用直槽的形式，運(yùn)輸土方機(jī)械利用10m3的自卸汽車。溝槽開挖前先進(jìn)行測量放樣，放出管道中心線，按中心線用白粉劃出。開挖應(yīng)分段進(jìn)行。當(dāng)挖至距槽底20㎝時(shí)，測量放樣，采用人工挖土，修整槽底，經(jīng)驗(yàn)槽合格后，立即進(jìn)行基礎(chǔ)施工。當(dāng)溝槽底有軟土或腐殖土?xí)r應(yīng)全部挖除，拋石排淤，并回填。超挖部分在填實(shí)整平后其壓實(shí)度不得小于90%。溝槽開挖時(shí)應(yīng)注意：⑴、基坑（槽）兩側(cè)臨時(shí)堆土或施加其他荷載時(shí)，不得影響臨近建筑物、各種管線和其他設(shè)施的使用和安全，另外也應(yīng)考慮對(duì)基坑（槽）土壁安全的影響。人工挖土?xí)r要求堆土高度不超過1.5m，距槽口邊緣距離不得小于1米。并及時(shí)將挖出的土方外運(yùn)出去。⑵、開挖時(shí)應(yīng)注意不得掩埋消火栓、管道閘閥、雨水口、測量標(biāo)志以及各種地下管道的井蓋等，且不得防礙其正常使用。⑶、在有行人、車輛通過的地方開挖，應(yīng)設(shè)護(hù)欄及警示燈等安全標(biāo)志。⑷、當(dāng)下步工序與本工序不連續(xù)施工時(shí)，槽底應(yīng)預(yù)留保護(hù)土層不挖，待下部工序開工時(shí)再挖。⑸、采用坡度板控制槽底高程和坡度時(shí)，坡度板應(yīng)選用有一定剛度且不易變形的材料制作，其應(yīng)設(shè)置牢固，平面上呈直線的管道，坡度板間距為15米一塊。呈曲線管道的坡度板間距應(yīng)加密，井室位置、折點(diǎn)及變坡點(diǎn)位置應(yīng)增設(shè)。⑹、槽底高程的允許偏差應(yīng)控制在±20mm范圍內(nèi)。2、支撐溝槽是否需要設(shè)置支撐應(yīng)根據(jù)溝槽的土質(zhì)，地下水位，開槽斷面及荷載條件等實(shí)際因素進(jìn)行考慮。結(jié)合本工程管徑不大、開挖溝槽比較窄的實(shí)際情況，部分需要支護(hù)段的溝槽支撐形式擬采用斷續(xù)式水平擋土板橫支撐的形式。3、排水施工前應(yīng)根據(jù)現(xiàn)場的實(shí)際情況（或者試坑的涌水量數(shù)據(jù)）制訂合理的排水措施。結(jié)合本工程的實(shí)際情況（附近有濕地及水塘等），如需人工降低地下水位，優(yōu)先考慮采用輕型井點(diǎn)降水的施工方法。安置位置應(yīng)靠在水塘一側(cè)，井點(diǎn)安裝距溝槽上口邊緣0.5～1m，井點(diǎn)排水溝距井點(diǎn)4m左右，用管子將井點(diǎn)與排水溝連接。降水的工藝流程為：開挖排水溝→設(shè)總管→孔、下井管、灌砂、封口→裝連接軟管→安裝抽水設(shè)備、接通電源→試抽→抽水排水時(shí)應(yīng)注意：砂濾層應(yīng)選用干凈粗砂，填縫均勻，砂填至濾管頂上1～1.5m，上用粘土封口以防漏氣降低降水效果。井點(diǎn)系統(tǒng)安裝完畢后需進(jìn)行試抽以檢查有無漏氣現(xiàn)象。開始抽水后嚴(yán)禁時(shí)抽時(shí)停，正常的抽水應(yīng)是細(xì)水長流、出水澄清。進(jìn)點(diǎn)抽水2～3天后挖驗(yàn)土坑開始挖溝槽，抽水至溝槽回填運(yùn)載水位以上時(shí)結(jié)束。集水總管底面及水泵基座的高程應(yīng)盡量降低。（三）基礎(chǔ)墊層的施工1、管道基礎(chǔ)均采用砂墊層，基礎(chǔ)厚度：一般土質(zhì)：100mm；較差土質(zhì)：200mm。當(dāng)?shù)鼗休d力小于設(shè)計(jì)要求時(shí)，須對(duì)地基先進(jìn)行補(bǔ)強(qiáng)處理再鋪設(shè)砂礫基層。2、基礎(chǔ)砂墊層施工。清除基底的雜物和浮土，排干溝底的積水，進(jìn)行基礎(chǔ)鋪筑，即在基底鋪一層砂。3、管道基礎(chǔ)有地下水時(shí)鋪墊20cm厚、顆粒尺寸5-40cm的碎石墊層，上鋪厚50cm中、細(xì)砂墊層；無地水時(shí)溝槽底鋪設(shè)15cm厚碎石,上鋪5cm中、細(xì)砂墊層。4、管道基礎(chǔ)支承角應(yīng)依基礎(chǔ)地質(zhì)條件、地下水位、管徑及埋深等條件由設(shè)計(jì)計(jì)算確定。5、管道基礎(chǔ)應(yīng)按設(shè)計(jì)要求鋪設(shè)，厚度不得小于設(shè)計(jì)規(guī)定。基礎(chǔ)各部位的壓實(shí)度應(yīng)符合有關(guān)規(guī)定。6、管道基礎(chǔ)在接口部位的凹槽，宜在鋪設(shè)管道時(shí)隨鋪隨挖。凹槽長度按管徑大小采用，宜為0.4～0.6m,凹槽深度宜為0.05~0.1m,凹槽寬度宜為管外徑的1.1倍在接口完成后，凹槽隨即用砂回填密實(shí)（四）、管道安裝管道的安裝1、排管前要先對(duì)槽底高程復(fù)核，復(fù)核無誤后鋪設(shè)砂礫，保證砂礫厚度，并在井位架設(shè)龍門桿以控制中線，龍門桿架設(shè)要牢固，不得有松動(dòng)。2、管節(jié)安裝前應(yīng)對(duì)管材按產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)逐支檢查，不符合標(biāo)準(zhǔn)不得使用。3、管道安裝采用人工安裝。槽深不大時(shí)可由人工抬管入槽，槽深大于3m時(shí)，可用非金屬繩索溜管入槽，依次平衡地放在砂礫基礎(chǔ)理論管位上。嚴(yán)禁用金屬繩索勾住兩面端管口或?qū)⒐懿淖圆圻叿瓭L拋入槽中。4、承插口管安裝，管道承口應(yīng)放在檢查井的進(jìn)水方向，插口方向應(yīng)放在檢查井的出水方向，由低點(diǎn)向高點(diǎn)依次安裝。5、調(diào)整管材長短時(shí)可用手鋸切割，斷面應(yīng)垂直平整，不應(yīng)有損壞。6、管節(jié)安裝完畢經(jīng)檢驗(yàn)中心線、高程合格后，立即支設(shè)鋼模板。模板支好后清除模板中的塵渣、異物，核實(shí)模板尺寸。7、管材采用人工安裝，安裝時(shí)根據(jù)控制樁嚴(yán)格控制管道中心和高程，以避免管內(nèi)底高程超差.橡膠圈的環(huán)內(nèi)徑，宜為插口端外徑的0.85～0.9，橡膠圈斷面直徑壓縮率一般采用40%。清理干凈承口內(nèi)橡膠圈溝槽，插口端工作面及橡膠圈，不得有土或其它雜物。將橡膠圈正確安裝在承口橡膠圈內(nèi)，不得裝反或扭曲，為了安裝方便可先用水浸濕膠圈，但不得在橡膠圈上涂潤滑劑安裝。橡膠圈連接管材在施工中被切斷時(shí)（斷口平整且垂直管軸線）應(yīng)在插口端倒角，并劃出插入長度標(biāo)線，然后再進(jìn)行連接。用毛刷將潤滑劑均勻地涂在嵌在承口處的橡膠圈和管插口端外表面上，但不得將潤滑劑涂到承口的橡膠圈溝槽內(nèi)，潤滑劑可采用V型脂肪酸鹽，禁止用黃油或其它油類作為潤滑劑。將連接管道的插口對(duì)準(zhǔn)承口，保持插入管段的平直，用手動(dòng)葫蘆或其它拉力機(jī)械將管一次插入至標(biāo)線。若插入阻力過大，切勿強(qiáng)行插入，以防橡膠圈扭曲。用塞尺順承口間隙插入，沿管線圓周檢查橡膠圈的安裝是否正常。管道安裝時(shí)應(yīng)注意：1、管道必須墊穩(wěn)，管底坡底不得倒流水，管道內(nèi)不得有泥土、磚石、砂漿、木塊等雜物。2、橡膠圈使用前必須逐個(gè)檢查，不得有割裂，破損，氣泡，大飛邊等缺陷。應(yīng)確認(rèn)橡膠圈安放位置及插口的插入深度。3、接口時(shí)，先將承口的內(nèi)壁清理干凈，并在承口內(nèi)壁及插口橡膠圈上涂潤滑劑（首選硅油），然后將承插口端面的中心軸線對(duì)齊。4、接口方法按程序進(jìn)行,橡膠封圈正確就位，不扭曲、不脫落。5、為防接口合攏時(shí)已排設(shè)管道軸線位置移動(dòng)，需采用穩(wěn)管措施。具體方法可要在編織袋內(nèi)灌滿黃砂，封口后壓在已排設(shè)管道的頂部，其數(shù)量視管徑大小而異。管道接口后，應(yīng)復(fù)核管道的高程和軸線使其符合要求。6、管道敷設(shè)后，因意外因素造成管壁出現(xiàn)局部損壞，當(dāng)損壞部位的面積或裂縫長度和寬度不超過規(guī)定時(shí)，可采取粘貼修補(bǔ)措施。具體做法見下：①管壁局部損壞的孔洞直徑或邊長不大于20mm時(shí)，可用聚氯乙烯塑料粘接溶劑在其外部粘貼直徑不小于100mm與管材同樣材質(zhì)的圓形板。②管壁局部損壞孔洞為20～100時(shí)，可用聚氯乙烯塑料粘接溶劑在其外部粘貼不小于孔洞最大尺寸加100mm與管材同樣材質(zhì)的圓形板。③管壁局部出現(xiàn)裂縫，當(dāng)裂縫長度不大于管周長的1/12時(shí)，可在其裂縫處粘貼長度大于裂縫長度加100mm、寬度不小于60mm與管材同樣材質(zhì)的板，板兩端宜切割成圓弧形。④修補(bǔ)前應(yīng)先將管道內(nèi)水排除，用刮刀將管壁面破損部分剔平修整，并用水清洗干凈。對(duì)異形壁管，必須將貼補(bǔ)范圍內(nèi)的肋剔除，再用砂紙或銼刀磨平。⑤粘接前應(yīng)先用環(huán)已酮刷粘接部位基面，待干后盡快涂刷粘接溶劑進(jìn)行粘貼。外貼用的板宜采用，從相同管徑管材的相應(yīng)部位切割的弧形板。外貼板材的內(nèi)側(cè)同樣必須先清洗干凈，采用環(huán)已酮涂刷基面后再涂刷粘接溶劑。⑥在管道修補(bǔ)完成后，必須對(duì)管底的挖空部位按支承角的要求用粗砂回填密實(shí)。⑦當(dāng)管道損壞部位的大小超過上列條文的規(guī)定時(shí)，應(yīng)將損壞的管段更換。當(dāng)更換的管材與已鋪管道之間無專用連接管件時(shí)，可砌筑檢查井或連接井連接。（五）閉水試驗(yàn)管道的閉水實(shí)驗(yàn)當(dāng)管道工程敷設(shè)和安裝完畢以后，應(yīng)進(jìn)行管道工程的壓力試驗(yàn)。壓力試驗(yàn)前，對(duì)埋地管道系統(tǒng)試壓段應(yīng)檢查回填土是否除管道接口處外露以外，管頂回填土層不小于0.5米的要求。埋地管道應(yīng)進(jìn)行嚴(yán)密性與強(qiáng)度試驗(yàn)，以水為介質(zhì)進(jìn)行水壓試驗(yàn)。嚴(yán)密性采用測定管道滲水量的方法判定。其補(bǔ)水量不得大于按下式計(jì)算出來的允許值：Q---管道每公里每日允許的補(bǔ)水量L。di---管內(nèi)徑Ft---管道試驗(yàn)壓力（MPa）。一般為設(shè)計(jì)內(nèi)水壓力+0.5MPa確定。不得小于0.9MPa。沖洗給水管道經(jīng)試驗(yàn)合格后，在竣工驗(yàn)收前，要通水沖洗。沖水的流速控制在1M/S范圍內(nèi)，應(yīng)連續(xù)沖洗，不留死角。系統(tǒng)的最低點(diǎn)設(shè)放水口。當(dāng)進(jìn)出口水質(zhì)相當(dāng)時(shí)即可停止。（六）、閥門井、排水檢查井施工閥門井、消火栓井室內(nèi)裝拆部件與井壁和井底的距離宜不小于300mm。穿過井壁的管子與井壁應(yīng)嚴(yán)密、不漏水。磚砌井室應(yīng)符合以下要求：=1\*GB3①井基礎(chǔ)應(yīng)與管線基礎(chǔ)同時(shí)進(jìn)行，并符合設(shè)計(jì)要求，管子排好后可開始砌井。=2\*GB3②磚在砌筑時(shí)磚要放平，砂漿飽滿，特別要注意管頭下部及管子周圍必須砌筑密實(shí)。檢查井的流槽應(yīng)在井壁砌到管頂以下即行砌筑，并應(yīng)用砂漿分層壓實(shí)抹光。=3\*GB3③井的各部位尺寸均應(yīng)符合設(shè)計(jì)要求，踏步應(yīng)按設(shè)計(jì)要求放平，上下對(duì)正，砂漿密實(shí)，磚要壓緊砂漿在凝固前，不得碰撞，更不允許受力，以免造成松動(dòng)。磚砌圓形檢查井，應(yīng)隨時(shí)檢測直徑尺寸，當(dāng)需收口時(shí)應(yīng)按設(shè)計(jì)要求收進(jìn)。=4\*GB3④砌筑檢查井的井室內(nèi)壁應(yīng)按設(shè)計(jì)進(jìn)行抹面，內(nèi)壁抹面應(yīng)分層壓實(shí)，井室外壁應(yīng)用砂漿批擋。內(nèi)外粉刷應(yīng)執(zhí)行技術(shù)操作規(guī)范，砂漿要按配合比拌合均勻，粉刷要求密實(shí)平整不得有空鼓現(xiàn)象，流槽應(yīng)光滑圓順。=5\*GB3⑤井砌好后應(yīng)及時(shí)安裝井蓋，在路面上的井蓋及座采用重型，其余采用普通型，井蓋上表面應(yīng)同路面相平，無路面井蓋應(yīng)高出室外地面設(shè)計(jì)標(biāo)高50mm，并應(yīng)在井口周圍以0.02的坡度向外做護(hù)坡。=6\*GB3⑥預(yù)留支管：預(yù)留管的管徑、方向、標(biāo)高應(yīng)符合設(shè)計(jì)要求，管與井壁銜接處應(yīng)嚴(yán)密不得漏水，預(yù)留支管宜用低強(qiáng)度等級(jí)砂漿砌筑封口抹平。=7\*GB3⑦井外回填土：檢查井砌筑應(yīng)邊砌邊回填土，每層高不得超過20cm。⑧高差超過1m的排水檢查井做跌水井，參國標(biāo)03S515?，F(xiàn)澆混凝土井室應(yīng)符合以下要求：①管道敷設(shè)前施工井室時(shí)，應(yīng)嚴(yán)格控制井底和預(yù)留口標(biāo)高，以及預(yù)留口的方位和坡度；管道敷設(shè)后施工時(shí)，井底標(biāo)高應(yīng)按已安裝管道控制，穿井壁套管應(yīng)與管子同軸，且固定牢固；②井底和井壁混凝土宜采取一次澆筑法，當(dāng)分兩次澆筑時(shí)，相接處應(yīng)按施工縫處理；③混凝土應(yīng)振搗密實(shí)，表面平整、光滑，不得有裂縫、蜂窩、麻面等缺陷。磚砌井室或現(xiàn)澆混凝土井室安裝允許偏差應(yīng)符合以下要求：①井身長度、寬度或直徑：±20mm；②井底標(biāo)高：±10mm；③路面井蓋標(biāo)高：+50mm；④非路面井蓋標(biāo)高：±20mm；⑤軸線及管管口方位：±10mm；有密封性要求的排水檢查井，應(yīng)進(jìn)行管道、井體的聯(lián)合閉水試驗(yàn)，土方應(yīng)在隱蔽驗(yàn)收合格后回填；井室砌筑完成后應(yīng)及時(shí)安裝井圈和井蓋。（七）回填管道工程施工完畢并經(jīng)驗(yàn)收合格后需及時(shí)回填，壓力管道在水壓試驗(yàn)前回填應(yīng)該留出管道連接部位暫不回填，管道兩側(cè)及管頂以上回填高度不小于0.5米。連接部位待水壓試驗(yàn)合格后再回填。無壓管道的回填應(yīng)在閉水試驗(yàn)合格后及時(shí)完成?；靥顣r(shí)應(yīng)先填實(shí)管底，再同時(shí)回填管道兩側(cè)，以防管道位移。再回填至管頂0.5米處。如果溝槽內(nèi)有積水，必須全部排凈后，方可回填。井室等附屬構(gòu)筑物回填土應(yīng)四周同時(shí)進(jìn)行。管道兩側(cè)及管頂以上0.5米范圍內(nèi)回填土內(nèi)不得含有碎石，磚塊，垃圾等雜物?；靥詈髴?yīng)分層夯實(shí)。每層厚度為0.2米。管道兩側(cè)及管頂0.5米范圍內(nèi)回填土的夯實(shí)采用人工夯實(shí)。以上部分可以采用小型機(jī)械夯實(shí)。七、安全保證措施施工現(xiàn)場安全技術(shù)措施1、針對(duì)工程特點(diǎn)、對(duì)所有從事管理和生產(chǎn)的人員進(jìn)行全面的安全教育。重點(diǎn)對(duì)專（兼）職安全員、領(lǐng)工員、班組長、從事特種作業(yè)工人以及新工上崗、工人變崗和改變工藝等進(jìn)行培訓(xùn)教育。2、管道溝槽開挖時(shí)應(yīng)設(shè)置有防止行人、物體等墜落的安全設(shè)施；危險(xiǎn)地點(diǎn)懸掛按照GB2893-82《安全色》和GB2894-82《安全標(biāo)志》規(guī)定的標(biāo)牌，夜間有人經(jīng)過的溝槽位置設(shè)紅燈示警，施工現(xiàn)場設(shè)置大幅安全宣傳標(biāo)語。3、現(xiàn)場的生產(chǎn)、生活區(qū)均設(shè)足夠的消防水源和消防設(shè)施網(wǎng)點(diǎn)，消防器材設(shè)專人管理不得亂拿亂動(dòng)，并組成一個(gè)由2-3人的義務(wù)消防隊(duì)，所有施工人員要熟悉并掌握消防設(shè)備的性能和使用方法。4、各類房屋、庫棚、料場等的消防安全距離符合國家或公安部門的規(guī)定，室內(nèi)不得堆放易燃品；嚴(yán)禁在木工加工場、料庫、油庫等處吸煙；現(xiàn)場的易燃雜物，隨時(shí)清除，嚴(yán)禁在有火種的場所或其近旁堆放。5、施工現(xiàn)場的臨時(shí)用電，嚴(yán)格按照《施工現(xiàn)場臨時(shí)用電安全技術(shù)規(guī)范》JGJ46-88的規(guī)定執(zhí)行。6、各種機(jī)械操作人員和車輛駕駛員，必須取得操作合格證，不操作與操作證不相符的機(jī)械；不將機(jī)械設(shè)備交給無本機(jī)操作證的人員操作，對(duì)機(jī)械操作人員要建立檔案，專人管理。7、操作人員必須按照本機(jī)說明書規(guī)定，嚴(yán)格執(zhí)行工作前的檢查制度和工作中注意觀察及工作后的檢查保養(yǎng)制度。8、指揮施工機(jī)械作業(yè)人員，站在可讓人了望的安全地點(diǎn)，并明確規(guī)定指揮聯(lián)絡(luò)信號(hào)。9、定期組織機(jī)電設(shè)備、車輛安全大檢查，對(duì)檢查中查出的安全問題，按照“三不放過”的原則進(jìn)行調(diào)查處理，制定防范措施，防止機(jī)械事故的發(fā)生。10、大型設(shè)備使用必須有專人指揮、協(xié)調(diào)，重大吊裝作業(yè)必須指定詳細(xì)的施工方案。11、實(shí)行總配電箱、分配電箱、開關(guān)箱三級(jí)接線用電，三級(jí)漏電保護(hù)。施工用電設(shè)專人管理，所有配電箱必須加鎖。12、整個(gè)現(xiàn)場設(shè)不同的用電回路進(jìn)行供電，編制詳細(xì)的臨時(shí)用電施工組織設(shè)計(jì)，嚴(yán)格進(jìn)行定期檢修。13、加強(qiáng)職工用電安全教育，提高職工認(rèn)識(shí)，對(duì)電氣設(shè)備操作人員進(jìn)行定期培訓(xùn)。14、所有電氣設(shè)備使用前必須有專業(yè)人員進(jìn)行檢查確認(rèn)其安全性能良好。禁止在雨天露天使用任何電動(dòng)設(shè)備。15、搭建臨時(shí)設(shè)施前，要向消防局呈報(bào)報(bào)建手續(xù)，并領(lǐng)取“搭建臨時(shí)建筑許可證”。搭建材料不得使用易燃材料。16、臨時(shí)設(shè)施不得在高壓線下或危險(xiǎn)區(qū)域搭建。17、焊割設(shè)備上的安全附件，必須完整有效，與明火距離不得小于10米。18、施工用