胡偉英

（山西焦煤集團(tuán)霍州煤電集團(tuán)店坪煤礦，山西 方山 041600）

在店坪煤礦井下設(shè)備較多且分布雜亂，收集數(shù)據(jù)的種類較多且較為離散，將數(shù)據(jù)集中記錄以及集中處理的難度較大，同時(shí)對于數(shù)據(jù)中心的維護(hù)比較困難，容易出現(xiàn)信息孤島問題。為了方便煤礦的數(shù)據(jù)管理，本文依托大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理平臺的設(shè)計(jì)[1-4]，旨在順利完成數(shù)據(jù)的存儲與管理，同時(shí)實(shí)現(xiàn)企業(yè)化的分布式數(shù)據(jù)管理。

1 Hadoop 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)管理平臺需求分析

1.1 Hadoop 平臺數(shù)據(jù)源分析

在大數(shù)據(jù)技術(shù)上設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)管理數(shù)據(jù)平臺中，數(shù)據(jù)主要來源如下所示：

1）機(jī)電設(shè)備的基礎(chǔ)信息。主要是圍繞井下各大系統(tǒng)包括供電、通風(fēng)、壓風(fēng)、排水等系統(tǒng)中各個(gè)關(guān)鍵設(shè)備，通過其基礎(chǔ)信息包括型號、額定參數(shù)等錄入，管理員可以通過系統(tǒng)對所有設(shè)備的基礎(chǔ)信息進(jìn)行查閱，確保工作的高效進(jìn)行。

2）設(shè)備的運(yùn)維以及檢修信息。由于井下環(huán)境的特殊性，井下很多設(shè)備需要進(jìn)行定期維護(hù)與檢修，通過供應(yīng)商提供的壽命標(biāo)準(zhǔn)，要按期進(jìn)行零部件的更換，嚴(yán)控設(shè)備的檢修，保證井下生產(chǎn)的安全。

1.2 Hadoop 平臺需求功能分析

井下設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)管理平臺是一個(gè)集成化的系統(tǒng)，由很多設(shè)備管理小部門組合而成。為保證管理平臺的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，其下的小部門需要在同一個(gè)平臺上進(jìn)行工作的協(xié)調(diào)，在相同的服務(wù)器下進(jìn)行記錄以及查詢工作，確保值班人員在進(jìn)行交班前，下一個(gè)值班人員能通過平臺數(shù)據(jù)記錄了解設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)與記錄的相符性。為了實(shí)現(xiàn)上述功能，數(shù)據(jù)平臺的功能需求如下：

1）數(shù)據(jù)在線錄入。首先在進(jìn)行設(shè)備的檢查以及日常維護(hù)時(shí)，工作人員能夠通過平臺的在線功能，進(jìn)行在線錄入，主要包括排班信息、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息、故障信息以及故障排查信息等。

2）數(shù)據(jù)在線檢索。在平臺中存儲有海量的信息，需要定位查找，難度較大，需要有在線檢索功能，通過查詢，可以直接找到想要的信息。

3）數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能。在線錄入的信息，可以按照時(shí)間的排序，實(shí)時(shí)存儲在Excel 中，通過平臺的導(dǎo)出功能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的下載導(dǎo)出打印，方便查詢等。

除了上述的平臺功能要求，還有一定的非功能性的需求。其中就有數(shù)據(jù)一致性的要求，確保平臺中數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性以及實(shí)時(shí)性；海量的存儲空間要求，設(shè)備信息以及人員信息較多，對于存儲空間的要求較大，要保證空間足夠；讀寫延遲小，平臺信息更新頻次多、頻率快，對讀寫功能有一定的要求。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)下Hadoop 平臺設(shè)計(jì)

礦井機(jī)電信息由三部分組成，包括運(yùn)行數(shù)據(jù)、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)以及信息文檔。為了將信息簡化，需要對信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一為XML 文本格式。為確保平臺數(shù)據(jù)精確集成，平臺需要讀取各個(gè)站點(diǎn)的運(yùn)行信息以及圖紙信息，保證數(shù)據(jù)管理的有序開展。這樣一來，數(shù)據(jù)平臺就有實(shí)時(shí)監(jiān)控、數(shù)據(jù)管理以及運(yùn)行監(jiān)控等功能。為確保數(shù)據(jù)平臺快速存儲以及快速處理等功能，需要將站內(nèi)的各個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口進(jìn)行連接。目前由于數(shù)據(jù)平臺越來越完整，搭建的標(biāo)準(zhǔn)也越來越高。數(shù)據(jù)管理平臺的設(shè)計(jì)是以Hadoop 平臺為基礎(chǔ)，在最大程度保留原有平臺的基礎(chǔ)上，配備集群部署計(jì)算機(jī)，同時(shí)在目標(biāo)計(jì)算機(jī)上搭建虛擬機(jī)。通過結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，Hadoop 平臺擁有強(qiáng)大的計(jì)算能力，同時(shí)擁有高容量的存儲能力。圖1 為Hadoop平臺設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)管理平臺總體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖。

圖1 總體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖

從圖1 可以看出，Hadoop 數(shù)據(jù)管理平臺可以分為四大部分，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)采集主要是通過井下各個(gè)設(shè)備上的傳感器完成信息的采集，包括溫度、濕度、轉(zhuǎn)速等，再通過PLC 以及以太網(wǎng)組合完成采集數(shù)據(jù)的上傳工作，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛婀芾碇行?。?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)通過XML文本格式的媒介進(jìn)行數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理，避免了數(shù)據(jù)各自孤立的問題存在。數(shù)據(jù)存儲是將轉(zhuǎn)換完成的數(shù)據(jù)進(jìn)行指定位置的存儲，存儲過程分為兩部分，一部分是通過Redis 將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸同時(shí)將其暫時(shí)儲存在內(nèi)存中便于上層實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)；另一部分是將以往數(shù)據(jù)通過文件系統(tǒng)保存在HBase各節(jié)點(diǎn)容器中，方便數(shù)據(jù)的讀取。在遠(yuǎn)程服務(wù)器中需要實(shí)時(shí)顯示各煤礦的信息，也是從Redis 直接調(diào)取。平臺的最后工作是數(shù)據(jù)的分析，同時(shí)根據(jù)分析結(jié)果作出判斷與決策。通過數(shù)據(jù)分析掌控井下的運(yùn)轉(zhuǎn)情況，還可以實(shí)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的排除，同時(shí)在大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)對比分析、故障診斷等。

3 Hadoop 平臺子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

3.1 OPC UA 協(xié)議基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)井下的機(jī)電設(shè)備數(shù)據(jù)采集驅(qū)動標(biāo)準(zhǔn)一致，能夠通過傳感器將反饋的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的處理，因此基于OPC UA 協(xié)議搭建了每組數(shù)據(jù)的存儲地址，按照一致的采集協(xié)議實(shí)現(xiàn)各個(gè)設(shè)備之間信息的交互，同時(shí)也能夠解決現(xiàn)在由于遠(yuǎn)程集成系統(tǒng)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不通的問題。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成如圖2。

圖2 采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成圖

采集系統(tǒng)中本地服務(wù)器通過以太網(wǎng)與工業(yè)網(wǎng)絡(luò)相連接，同時(shí)以網(wǎng)絡(luò)為路徑，將本地服務(wù)器PC 作為客戶端，形成C/S 形式的本地?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)。在對各個(gè)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)，通過多線程的模式，實(shí)現(xiàn)同時(shí)采集。采集結(jié)束后將數(shù)據(jù)進(jìn)行解析封裝之后傳遞到相應(yīng)的地址空間，再上傳到云服務(wù)器中，完成數(shù)據(jù)的存儲，為后續(xù)的分析處理做準(zhǔn)備。

3.2 MapReduce 特征的數(shù)據(jù)提取

在Hadoop 平臺中，集群批處理框架被稱為MapReduce，依靠框架本身的分布式計(jì)算環(huán)境來提供相應(yīng)的計(jì)算模式。其計(jì)算模式主要來源于框架的兩大功能，即Map 和Reduce。其代表的是兩種函數(shù)，分別是映射函數(shù)Mapper 和歸約函數(shù)Reducer。在數(shù)據(jù)處理過程中首先在Map 中進(jìn)行篩選以及轉(zhuǎn)換，之后數(shù)據(jù)會進(jìn)行Reduce 歸約，完成數(shù)據(jù)規(guī)模收縮，再通過Reducer 聚合功能來獲得最終的結(jié)果。圖3為MapReduce 結(jié)構(gòu)圖。

圖3 MapReduce 結(jié)構(gòu)圖

在完成數(shù)據(jù)采集存儲之后，需要對特征數(shù)據(jù)完成提取，方便后續(xù)的分析。數(shù)據(jù)提取流程如圖4。

圖4 特征數(shù)據(jù)提取過程

3.3 Redis 技術(shù)下的數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)

Redis 技術(shù)下的數(shù)據(jù)傳輸層作為連接采集層與上機(jī)監(jiān)管端之間的橋梁，在Hadoop 平臺下，起著關(guān)鍵的作用。Redis 技術(shù)具有數(shù)據(jù)讀寫快、數(shù)據(jù)緩存持久、交互模式多等特點(diǎn)，可以通過發(fā)布以及訂閱兩種模式將數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)從客戶端到服務(wù)端的傳輸，極大地縮短了數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)間。由于其內(nèi)部的分布式緩存功能，可以將解析的數(shù)據(jù)暫存在Redis 數(shù)據(jù)庫中，減小了數(shù)據(jù)丟失的問題。圖5 為Redis 的兩種模式。

圖5 Redis 發(fā)布/訂閱模式

3.4 HBase 技術(shù)下的數(shù)據(jù)存儲

圖6 為HBase 技術(shù)下數(shù)據(jù)存儲流程圖。在整個(gè)過程中，首先通過OPC 服務(wù)器來獲取設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行XML 文檔格式的轉(zhuǎn)換，后到達(dá)用戶界面終端對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。一旦數(shù)據(jù)中心收到終端查詢指令后，平臺內(nèi)Yarn 實(shí)物調(diào)動引擎將會對指派的任務(wù)進(jìn)行分解。對于實(shí)時(shí)類數(shù)據(jù)存儲，會根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則完成數(shù)據(jù)的計(jì)算，將計(jì)算結(jié)果歸納到存儲區(qū)內(nèi)，再按照多個(gè)數(shù)據(jù)完成節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲；對于文檔類文件，將會根據(jù)屬性自動識別為標(biāo)準(zhǔn)格式進(jìn)行存儲。根據(jù)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)完成的緩存，將會按照Yam 指令程序分解任務(wù)進(jìn)行逐一完成：首先實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)到達(dá)緩存區(qū)，按照時(shí)間的先后順序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行接收排序；隨后數(shù)據(jù)到達(dá)計(jì)算區(qū)，Yarn 實(shí)物引擎會通過發(fā)出的調(diào)度指令接收下發(fā)的歷史數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)存儲在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)緩存區(qū)內(nèi)；緊接著對HBase 數(shù)據(jù)庫進(jìn)行容量檢測，若發(fā)現(xiàn)資源充足，將會被立即送到數(shù)據(jù)庫中，若空間不足，會將其暫存在Redis 中，待資源充足后再進(jìn)行傳輸。

圖6 HBase 技術(shù)下數(shù)據(jù)存儲流程圖

4 結(jié)論

本文以數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺為研究對象，為了解決目前出現(xiàn)的數(shù)據(jù)雜亂難集中、難處理、難維護(hù)、難流通等的問題，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為依托，對設(shè)備狀態(tài)Hadoop 平臺進(jìn)行設(shè)計(jì)，再分別對Hadoop 平臺4 大組成系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，分別是數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)傳輸以及數(shù)據(jù)存儲，成功將難集中、難處理、信息孤島等問題解決，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的有序化存儲，為數(shù)字化礦山注入自己的一份力量。