智慧疫木管理云平臺的研究與開發(fā)
【學位授予單位】:青島大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:S757;TP311.52
【圖文】:
第一章 緒論第一章 緒論1 研究背景當下,林業(yè)資源管理已經愈發(fā)趨向科技綜合化管理模式,從目前國內通用布架構觀察,數字化繪圖,網絡化管理以及自動化航測配合地理信息系統等為常用的主流方式[1]。這些方式各自有著自身的應用場景及優(yōu)勢,主要用于的林木檢測。青島目前林業(yè)分布是密集度高,分布擴散,對于疫病樹木無法確記錄,和實時統計監(jiān)督,更無法針對市內疫病樹木進行數據化管理。目前內的常用的疫木記錄手段是紅緞綁系,如圖 1.1 所示:
讀性和可維護性較強。以 MySQL 作為整個平臺數據存儲的基本數據庫,基本本平臺設計的業(yè)務需求。2)Redis 緩存數據庫Redis 是一個常用的非關系型存儲系統[16]。支持字符串,列表,范圍查詢及有表等多種數據結構。內置有 RDB(Redis Data Base)和 AOF(Append Only File)兩志持久化方式,其哨兵機制可以用于建立高可用性的集群[17]。Redis 擁有數據持久化和主從復制這兩個特性,且支持多種不用與客戶端交互雜操作[18]。由于不需要與數據庫做真實交互,節(jié)省了 I/O(Input/Out)交互次數,操作基本上和純 HTTP(HyperText Transfer Protocol)訪問方式速度一樣快,所dis 在業(yè)務需要進行更多的操作時起很大的作用,且本次平臺設計每秒處理請求數都不會成為瓶頸,將選擇其為緩存數據庫。3)HBase 數據庫HBase 數據庫是一個面向列的分布式非關系型數據存儲系統,適合非結構化存儲[19]。另外,HBase 支持 PB 級的數據庫大小,數據類型為 Bytes 類型,每秒量達百萬查詢。其結構圖如圖 2.1 所示:
是擔心內存中數據不穩(wěn)定,保證高可用。HBase 使用場景,瞬間寫入量很大,常用數據庫不好支撐或需要很高成本支撐的場景,數據需要長久保存,且量會持久增長到比較大的場景。HBase 的優(yōu)點有,可以很好地支持非結構化數據的存儲,且基于 HDFS 系統保證數據可靠性,其吞吐量非常高,足夠支撐業(yè)務,且基于 Hadoop 集群,不需要重新維護其他數據存儲服務。但 HBase 不足之處在于,HBase 對小文件支持很好,但是大文件無法滿足,因為 HBase 會發(fā)生合并和分裂操作[20],文件存儲會較頻繁的觸發(fā)此類耗時操作。另外,HBase 不適合復雜的檢索操作,功能上可能有限制。2.2 服務器端技術(1)Spring 技術Spring 是一種具有豐富功能的 Java 框架,包含多種便捷開發(fā)插件,可謂 Java 領域中的生態(tài)家族[21]。Spring MVC 是 Spring 家族中重要且歲月較長的一種基于 WebMVC 設計模式的 Web 框架,其具有請求驅動類型,并且是輕量級的,可整合多種其他資源[22]。其運行原理如圖 2.2 所示:
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本文編號:2768857
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