資料介紹
針對企業(yè)生產(chǎn)過程中存在大量原始數(shù)據(jù)需要實時處理的問題,設計并實現(xiàn)了一個基于自定義架構的局部處理機。在設計之初以Hadoop的并行架構為參考,對MapReduce的工作原理和緩存方式進行了分析,在此基礎上根據(jù)實際生產(chǎn)環(huán)境設計了一個“多類線程協(xié)同處理”的程序架構,并輔以兩類自定義的數(shù)據(jù)緩存方式,保證了分布式系統(tǒng)中的局部處理機在接收、計算、上傳各環(huán)節(jié)的并發(fā)性和正確性。該系統(tǒng)投入實際生產(chǎn)并連續(xù)使用一年有余,實現(xiàn)了將企業(yè)多個車間生成的原始數(shù)據(jù)進行實時處理的預期目標,具有很好的穩(wěn)定性、有效性和可擴展性。實際應用結果表明,自定義的程序架構和有效的緩存方式能實現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的同步處理及分析。

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