本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與生長(zhǎng)狀況預(yù)警平臺(tái)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化不斷推進(jìn),物聯(lián)網(wǎng)尤其是各式傳感器在農(nóng)業(yè)中覆蓋廣泛,我國(guó)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集量日益增多,各項(xiàng)精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生,但是由于這些數(shù)據(jù)采集點(diǎn)具有跨區(qū)較大、分散性高的特點(diǎn),未能對(duì)其進(jìn)行高效的整合存儲(chǔ),在損失高質(zhì)量數(shù)據(jù)的同時(shí)也未能對(duì)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)發(fā)揮更有效的價(jià)值。如何存儲(chǔ)這些大規(guī)模數(shù)據(jù),并通過數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成為了當(dāng)前需要解決的難點(diǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)分析提供了參考,本文利用大數(shù)據(jù)技術(shù),重點(diǎn)研究了農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)的可行性整合存儲(chǔ)方式和基于這些數(shù)據(jù)的作物生長(zhǎng)狀況分析預(yù)警模型。統(tǒng)一存儲(chǔ)平臺(tái)可將原本高度分散的數(shù)據(jù)整合為一體,為農(nóng)業(yè)各項(xiàng)研究提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；作物生長(zhǎng)狀況分析預(yù)警則在統(tǒng)一存儲(chǔ)平臺(tái)的基礎(chǔ)上,利用既有數(shù)據(jù)分析作物生長(zhǎng)狀況,對(duì)作物未來一段時(shí)間內(nèi)的生長(zhǎng)狀況作出判斷與預(yù)警,為作物管理者提供參考信息。在大量研究、論證當(dāng)今大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上,最終使用HBase作為存儲(chǔ)框架,配合Hadoop、Storm等海量數(shù)據(jù)運(yùn)算模型,搭建了一套穩(wěn)定、高效的基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與生長(zhǎng)狀況預(yù)警平臺(tái)。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 農(nóng)作物 分析預(yù)警
【學(xué)位授予單位】：山西農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S126
【目錄】：

• 摘要6-7
• 第1章 緒論7-12
• 1.1 研究背景與意義7-8
• 1.2 大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀8-9
• 1.3 農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與預(yù)警的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3.1 農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與預(yù)警的內(nèi)涵9
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3.3 國(guó)外研究現(xiàn)狀10
• 1.4 論文的主要內(nèi)容10-12
• 第2章 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研究12-31
• 2.1 HBase分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案13-21
• 2.2 Hadoop Map-Reduce數(shù)據(jù)分析架構(gòu)21-23
• 2.3 Hadoop HDFS分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)23-24
• 2.4 Storm實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)24-27
• 2.5 Hive類SQL大數(shù)據(jù)分析工具27-28
• 2.6 Oozie大數(shù)據(jù)DAG工作流控制28
• 2.7 Kerberos網(wǎng)絡(luò)認(rèn)證協(xié)議28-31
• 第3章 總體設(shè)計(jì)方案31-38
• 3.1 系統(tǒng)需求分析31
• 3.2 整體大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)31-38
• 3.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)31-36
• 3.2.2 安全性控制36-38
• 第4章 系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)38-68
• 4.1 平臺(tái)數(shù)據(jù)傳輸接口的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)38-42
• 4.2 HBase分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)42-48
• 4.3 Hadoop批處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-49
• 4.4 Storm實(shí)時(shí)處理模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)49-51
• 4.5 環(huán)境數(shù)據(jù)整合與處理模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)51-54
• 4.6 數(shù)據(jù)展示平臺(tái)54-56
• 4.7 大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建流程56-68
• 4.7.1 環(huán)境56
• 4.7.2 準(zhǔn)備工作56-57
• 4.7.3 配置環(huán)境變量57-58
• 4.7.4 Hadoop安裝配置58-63
• 4.7.5 Zookeeper安裝63-64
• 4.7.6 HBase安裝64-67
• 4.7.7 Storm安裝配置67-68
• 第5章 總結(jié)與展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 附：大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建流程附件72-82
• Abstract82-84
• 致謝84

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  本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與生長(zhǎng)狀況預(yù)警平臺(tái)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：332129