【摘要】：隨著我國智慧農(nóng)業(yè)的不斷發(fā)展,各種類型的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長。同時(shí),農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存在存儲(chǔ)效率不高、核心數(shù)據(jù)易丟失、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)落后以及數(shù)據(jù)共享開放不足等問題,嚴(yán)重制約著我國智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展。為保證農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的可靠性、可擴(kuò)展性以及數(shù)據(jù)的高效共享,促進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展,本文提出一種基于REST和MongoDB的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。本文首先介紹智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案所用到的關(guān)鍵技術(shù)。接著對智慧農(nóng)業(yè)中的數(shù)據(jù)特征和存儲(chǔ)需求進(jìn)行分析,選擇MongoDB數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)持久層的技術(shù)進(jìn)行存儲(chǔ)。最后,結(jié)合智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)特征和MongoDB的文檔模型,構(gòu)建了基于MongoDB數(shù)據(jù)庫的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型,并對具有代表性的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)。其次,用于壓縮農(nóng)業(yè)傳感數(shù)據(jù)的旋轉(zhuǎn)門壓縮算法(swing door trending,SDT)存在抗噪性弱、數(shù)據(jù)還原誤差較大以及壓縮精度參數(shù)選擇困難等不足。因此,本文提出一種線性自適應(yīng)的旋轉(zhuǎn)門壓縮算法(Linear adaptive swing door trending,LA-SDT)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,LA-SDT算法的壓縮性能比較SDT算法壓縮比提高了18.3%,而壓縮誤差提高了62.7%。最后,為提高農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的共享性和分布式系統(tǒng)的易擴(kuò)展性,本文采用REST和MongoDB搭建智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)。該平臺(tái)的主要功能模塊包括:基于Mongoose工具的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建模塊,基于Mongoose和Express框架實(shí)現(xiàn)REST風(fēng)格的數(shù)據(jù)接入與訪問模塊,運(yùn)用MapReduce計(jì)算模型的數(shù)據(jù)處理模塊。最后在實(shí)驗(yàn)環(huán)境部署MongoDB的分布式存儲(chǔ)集群,并對該存儲(chǔ)集群的可靠性,可用性和易可擴(kuò)展性進(jìn)行測試。
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP333;S126
【圖文】：

復(fù)制集結(jié)構(gòu)

員節(jié)點(diǎn)越有可能成為主節(jié)點(diǎn)。這樣做的目的可以使高性能的節(jié)點(diǎn)被先級，確保有更高的機(jī)率被選為主節(jié)點(diǎn)對外提供服務(wù)。而性能較差為數(shù)據(jù)備份，保證數(shù)據(jù)的可用性和可靠性。4）網(wǎng)絡(luò)連接：集群內(nèi)的成員要與其它大多數(shù)成員建立連接，保持網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，某節(jié)點(diǎn)無法持續(xù)和大多數(shù)成員保持通訊關(guān)系。則該節(jié)供穩(wěn)定的服務(wù)，即使性能再優(yōu)越也無法被選舉為主節(jié)點(diǎn)。2 MongoDB 分片ongoDB 使用分片機(jī)制[28]來完成集群存儲(chǔ)容量的增大。該機(jī)制通過片鍵，來保證數(shù)據(jù)的分片存儲(chǔ)。一方面，分片機(jī)制不僅能夠讓集群使用廉價(jià)的服務(wù)器就實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)海量存儲(chǔ)。同時(shí)，由于數(shù)據(jù)被分片部服務(wù)器上，降低了單個(gè)服務(wù)器 CPU、磁盤以及內(nèi)存的讀寫壓力，增性能。圖 2.2 所示，MongoDB 分片集群中由三個(gè)重要角色組成，包括 SConfig 服務(wù)器和 Mongos 服務(wù)器。

圖 2.3 REST 的軟件架構(gòu)圖如圖 2.4 是 RPC 的軟件架構(gòu)圖。該架構(gòu)通常采用 SOAP 協(xié)議對 RPC 調(diào)用語義進(jìn)行封裝。在進(jìn)行資源操作時(shí)，將操作語義用 SOAP 協(xié)議封裝成數(shù)據(jù)。然后調(diào)用 HTTP 的 POST 方法將數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)解析服務(wù)器。通過服務(wù)器解析出操作語義后調(diào)用對應(yīng)資源的操作方法操作數(shù)據(jù)庫。最后，將操作結(jié)果再次進(jìn)行封裝返回給客戶端。整個(gè)過程只是將 HTTP 協(xié)議作為傳輸層協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，并沒有充分發(fā)揮 HTTP 協(xié)議的優(yōu)勢。

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本文編號：2795954