本文關(guān)鍵詞：基于MongoDB與REST的通航云數(shù)據(jù)中心的設(shè)計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,我國通用航空產(chǎn)業(yè)在規(guī)模和作業(yè)量上取得了巨大進步,隨著2015年低空空域的進一步開放,通用航空產(chǎn)業(yè)將進入發(fā)展的快車道。雖然我國通用航空產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?但是信息化水平遠遠落后于發(fā)達國家。大多數(shù)通用航空公司的數(shù)據(jù)管理還停留在紙質(zhì)記錄的原始階段,部分通用航空公司雖然有自己的信息管理系統(tǒng),但由于數(shù)據(jù)分散存儲于各個子業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,加上各通用航空公司之間地理上的隔離,數(shù)據(jù)無法實現(xiàn)有效共享,不僅存儲效率低,而且數(shù)據(jù)的可靠性與安全性都得不到保障,更無法有效挖掘數(shù)據(jù)中蘊含的有用信息。因此,通用航空信息化水平低,信息管理水平嚴重滯后已成為我國通用航空產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。本文針對我國通用航空產(chǎn)業(yè)信息化面臨的問題與實際需求,結(jié)合MongoDB以及REST自身的技術(shù)特點,使用Hadoop數(shù)據(jù)分析平臺,構(gòu)建通航云數(shù)據(jù)中心。云數(shù)據(jù)中心將會對通航公司產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集中管理,為通航公司之間以及通航公司與用戶之間搭建高效可靠的信息通道,提高飛行效率,保障飛行安全,有效提高通用航空信息化水平。本文主要工作與創(chuàng)新點如下:1)分析云數(shù)據(jù)中心相關(guān)技術(shù)。深入研究云計算架構(gòu)與核心服務(wù),MongoDB和REST的基本概念與特點以及MapReduce編程模型的實現(xiàn)原理。2)系統(tǒng)研究了通航云數(shù)據(jù)中心的需求,明確了系統(tǒng)的功能。深入分析了云數(shù)據(jù)中心的核心業(yè)務(wù),確定了各個業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)處理流程。3)設(shè)計與實現(xiàn)了基于MongoDB與REST的通航云數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)。系統(tǒng)使用NoSQL類型的文檔數(shù)據(jù)庫MongoDB存儲數(shù)據(jù),使用REST API為通航公司的PC端和移動端業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問服務(wù)。系統(tǒng)將MongoDB與REST相結(jié)合,利用MongoDB的高可靠性、高可用性以及高可擴展性的特點,以應(yīng)對海量數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn),利用REST的高靈活性和高可擴展性的特點,解決通航公司業(yè)務(wù)系統(tǒng)眾多且業(yè)務(wù)變化頻繁的問題。通過兩者的結(jié)合,可以很好地滿足通航產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的需求,為用戶提供高效穩(wěn)定的云服務(wù)。4)本文實現(xiàn)了MonogoDB-Hadoop機器學(xué)習(xí)平臺。在大數(shù)據(jù)時代,海量數(shù)據(jù)往往蘊含著令人難以想象的價值,為了實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效處理,將MongoDB擅長數(shù)據(jù)存儲的優(yōu)點和Hadoop擅長大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點相結(jié)合,借助機器學(xué)習(xí)平臺,為用戶推薦熱門航線,優(yōu)化飛行航線等,提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能力。
【關(guān)鍵詞】：云數(shù)據(jù)中心 通用航空 MongoDB REST Hadoop
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP308
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本課題研究內(nèi)容及創(chuàng)新14
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排14-15
• 1.5 本章小結(jié)15-16
• 第2章 云數(shù)據(jù)中心相關(guān)技術(shù)研究16-32
• 2.1 云計算技術(shù)16-18
• 2.1.1 云計算架構(gòu)16-17
• 2.1.2 云計算核心服務(wù)17-18
• 2.2 MongoDB數(shù)據(jù)庫18-23
• 2.2.1 MongoDB數(shù)據(jù)模型18-19
• 2.2.2 MongoDB復(fù)制集機制19-21
• 2.2.3 MongoDB分片集群架構(gòu)21-23
• 2.3 REST服務(wù)23-28
• 2.3.1 REST基本概念23-24
• 2.3.2 REST基本組成元素24-26
• 2.3.3 REST與傳統(tǒng)RPC比較26-28
• 2.4 MapReduce編程模型28-31
• 2.4.1 MapReduce編程模型介紹28-29
• 2.4.2 MapReduce實現(xiàn)原理29-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 云數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)分析32-38
• 3.1 需求分析32-35
• 3.1.1 功能分析32-33
• 3.1.2 數(shù)據(jù)分類33-35
• 3.2 關(guān)鍵問題35-36
• 3.2.1 應(yīng)對大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)35
• 3.2.2 設(shè)置良好對外接35-36
• 3.2.3 大數(shù)據(jù)分析處理36
• 3.2.4 有效保障數(shù)據(jù)安全36
• 3.3 性能需求36
• 3.4 本章小結(jié)36-38
• 第4章 云數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)設(shè)計38-60
• 4.1 系統(tǒng)的總體設(shè)計38-41
• 4.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計38-39
• 4.1.2 各層功能設(shè)計39-41
• 4.2 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計41-44
• 4.2.1 態(tài)勢數(shù)據(jù)更新41-42
• 4.2.2 飛行計劃增改42-43
• 4.2.3 地理位置糾偏43-44
• 4.3 系統(tǒng)組件詳細設(shè)計44-58
• 4.3.1 云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)存儲設(shè)計45-50
• 4.3.2 云數(shù)據(jù)中心對外訪問接.設(shè)計50-55
• 4.3.3 云數(shù)據(jù)中心機器學(xué)習(xí)平臺設(shè)計55-56
• 4.3.4 云數(shù)據(jù)中心內(nèi)部數(shù)據(jù)交換設(shè)計56-57
• 4.3.5 云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)設(shè)計57-58
• 4.4 本章小結(jié)58-60
• 第5章 云數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)實現(xiàn)及測試60-70
• 5.1 MongoDB分片集群搭建60-65
• 5.1.1 集群部署簡介60-61
• 5.1.2 集群部署及測試61-65
• 5.2 機器學(xué)習(xí)平臺搭建65-67
• 5.2.1 集群部署簡介65
• 5.2.2 機器學(xué)習(xí)平臺搭建及測試65-67
• 5.3 其它組件實現(xiàn)及測試67-69
• 5.4 本章小結(jié)69-70
• 結(jié)論70-72
• 參考文獻72-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文76-78
• 致謝78

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